공정관리를 위한 SPC의 이해

1.    모든 품질의 문제는 산포에 기인함

-       현장의 공정에서 수집되는 모든 항목의 DATA는 변화되는 상태로 수집되고 있으며 이를 산포라고 함

-       특히 제품특성의 산포의 크기에 따라 양품, 불량으로 구분됨

-       따라서 우리 제품의 산포의 크기를 평가할 수 있어야 함

-        

2.    산포의 통계적 평가 없는 원인 추구는 잘못된 결과를 낳게 됨

-       산포의 감소를 위해서는 원인에 대한 대책이 필요하며 산포의 원인은 공정 구성요소인 4M의 변동에 기인함

-       매시간 4M은 계속적으로 크게 혹은 작게 변동하고 있으며 좋은 제품을 위해서는 이러한 4M의 변동(특히 설비조건, 자재성격, 측정오류)을 최소화해야 하나 실제 공정에서 4M의 유의한 변동을 실시간으로 구분하고 확인하는 것은 매우 어려운 것으로 공정관리에 의한 품질향상을 어렵게 만드는 것임

-       변동들 중 일상적으로 나타나는 변동을 우연변동(정상상태)이라고 하며 일반적으로 제조공정의 4M 공정변수의 표준(관리계획)내에서 발생하는 것이며 표준을 벗어나는 유의한 변동을 이상변동(이상상태)이라고 함.

-       따라서 공정의 4M이 관리표준 하에서 통제되고 있을 경우 공정은 우연변동 만으로 관리된다고 할 수 있으며 4M 관리표준에서 벗어난 변동을 유의한 변동(이상변동)이라고 하지만 이상변동 발생을 인식하는 것이 통계적 분석 없이는 불가능함

-       불량의 원인을 우연변동 혹은 이상변동으로 구분하는 것이 해결의 출발점임

-        

3. 이상변동을 식별하는 통계적 분석의 원리는

-  모든 공정은 전수 혹은 샘플의 방법으로 검사 Data를 수집하고 있음

-  이렇게 수집된 Data의 모습이 우연변동(정상상태)에서 발생할 수 없는 형태인지를 확인하는 것임

-  이를 위해 통계적 분석수단이 필요하며 약 99.9%의 확률로서 추정을 하게 됨

-  예를 들어 가위바위보를 하는 데 연속해서 7번을 이길 수 있는 확률은 약 0,1%이며

일반적 상태(정상상태)에서는 발생하지 않는다고 통계적으로 평가하는 것으로 이러한 일이 발생한다면 뭔가 이상이 있다고 추정하는 것임

    - 따라서 SPC에 의한 공정관리를 위해서는 Data의 수집부터 해석까지 통계적 처리라고 하는 기준에 준해서 처리되어야 함

 

4. 공정관리(Q.C)에 의한 불량예방의 원리

-       공정관리의 정의는 4M의 상태를 모니터링하여 이상변동이 발생하면 라인정지하고 즉시 변동요인를 조치(시정)하여 4M의 상태를 표준내로 원위치 하는 것이 불량을 예방하는 방법임

-       따라서 SPC의 첫째 목적은 공정 4M이 정상상태로 부터 이상상태가 발생했음을 알려주어 문제가 확산되기 전에 조치를 요구하여 불량을 예방하고자 하는 것으로 이를 위한 도구로 관리도를 사용함

-       이를 위해 DATA의 수집방법이 매우 중요한데 적어도 4M의 이상변동이 발생하기전에 DATA가 수집될 수 있도록 해야하는 데 이상변동이 언제 발생할 지는 예측할 수 없기 때문에 시간단위(혹은 초,중,종)으로 DATA 수집이 바람직하며 이러한 단위를 군(Sub group)이라고 함

-       따라서 산포는 군내에서 발생하는 산포와 군간에서 발생하는 산포로 나누어 지며 이를 군내산포(우연원인)와 군간산포(이상원인)이라고 정의했음.

-        

5. 합리적 Sub 군(lot)의 형성을 위한 Data 수집 및 DB저장 방안

- Data의 수집은 약 2시간 간격을 lot로 하여 샘플군을 형성하는 것이 바람직하며 샘플링은 가능하면 매 2시간의 초기 약 10분 동안에 생성된 Data 중 랜덤 샘플(3개~5개)하여 선택함

-  2시간 단위의 샘플을 대상으로 하는 이유는 이상원인이 발생할 수 있는 일반적 주기

이기 때문이며. 공정모니터링을 계획적으로 할 수 있도록 할 수 있으며 이상조치 또

한 2시간 lot 단위로 시정하는 것이 바람직함.

- 샘플링 개수는 가능한 5개가 통계적으로 바람직하며 해당 샘플군의 초기(10분내)에 평가가 이루어질수록 4M 변동 초기에 공정에 대한 조치가 가능하게 됨

- 통계적으로 해석한다면 2시간 간격으로 군간변동을 만들어 이상발생을 모니터링 하며 2시간의 군내변동 중 5개를 샘플링함으로서 군내변동을 만들어 공정능력의 평가질을 높이게 할 수 있음

- 이 Data를 바탕으로 하여 X바-R 관리도와 공정능력(CP, CPk) 사용의 통계적 유효성을 향상시킬 수 있음

 

6. 공정능력 평가

  - 공정능력은 우연변동 산포를 대상으로 하는 CP계열의 공정 고유능력과 우연변동과 이상변동을 포함한 전체 산포를 대상으로 하는 PP계열의 공정수행지수로 대별됨

  - 공정능력의 평가는 통계적 계산 결과 임으로 Raw Data의 합리성이 매우 중요하며 이는 모집단을 대표할 수 있는 방법으로 수집된 상태에서 평가되어야 함

  - CP 값은 공정이 표준상태(정상, 관리상태)에서의 산포를 대상으로 하며 단기적 기간에 생산할 수 있는 단기능력을 의미하며 CP값이 1.33 되어질 때 약1000ppm(0.1%)의 단기능력을 예상하나 장기능력 지수인 PPk값은 약 0.83 수준으로 장기적으로 약 0.6%불량을 예측할 수 있다고 평가함

- 통계적 합리성을 위해서 25개 이상의 군에서, 100개 Data 이상을 수집해서 평가해야 하는 데 일반적으로는 월단위로 평가하는 가장 타당 할 것임.

- 기본적인 공정능력을 계산공식은 CP(PP)=공차/6σ…이나 CP, PP 계산 시 σ의 계산방법이 다름.

- CP의 σ=Rbar/d2 로 계산되어지나 pp의 σ는 일반적 표준편차 공식을 이용함

- 단기능력인 CP와 장기능력인 PP를 예를 본다면 투수가 불펜에서 던지는 공의 상태와 실제 게임에 나와서 던지는 공의 상태의 차이로 이해할 수 있을 것임

- 공정능력의 등급평가는 일반적으로 CPk 값기준으로 5등급체계를 가지고 있으나 실제 이 분류는 오래된 관행적 등급이나 PPk 값으로 변경한다면 약 한단계 정도의 차이가 난다고 볼 수 있음...

- 다시말해 CPk1.33은 PPk1.0과 수준이 유사하다고 볼 수 있음