SPC 검토에 대해

안녕하세요…

 

금번의 프로젝트인 SPC 개발에 대해 검토할 수 있게된 점에 대해 감사드립니다.

 

보내주신 화면 구상서를 검토해보니 일반적인 SPC 관리방법과 다른 부분이 있어 협의가 필요할 것 같으며 중요한 내용에 대해 정리해 보겠습니다.

 

 

 

1.     관리용관리도 적용현황 관리

 

1.1  화면 구상서에 위의 내용이 많은 부분을 차지하고 있나 실효성 검토필요함

 

1.2  해석용관리도의 용도는 통계적 해석과 분석 그리고 관리한계선을 결정하기 위해 사용하는 것이며 관리용관리도는 현장에서 관리선을 기준으로 이상상태를 발견하기 위해 사용.

 

1.3  일반적으로 공정능력(Cpk)이 1.0이하인 경우에는 관리이탈이 불량이므로 예방적 측면의 관리도 사용목적에 비추어 볼 때 의미가 없어 관리용으로 사용에 문제가 많음

 

1.4  하지만 그렇다고 해서 사용이 불가 한 것은 아니며 런, 경향, 통계적 이상치등의 구분에는 충분히 예방적 측면에서 사용이 가능함

 

1.5  통계적으로는 통계적 안정상태를 가진 상태에서 관리에 들어가야한다는 기본적 이론은 타당하나 통계적 안정상태는 공정능력(Cp)가 1.0이하는 의미하나 현실적으로 이러한 구분을 가지고 관리도 사용여부를 판단하는 것은 불필요한 관리임

 

1.6  꼭 구분이 필요하다고 한다면 공정능력의 수준으로 판단하면 동일한 결과를 얻을 수 있을 것이며 필요에 따라 현재 관리용 관리도를 적용하고 있는 현황을 간단하게 정리 할 수 있을 것이며 상시 관리체계를 가지는 것은 실효성이 부족함

 

 

 

2.     이상원인의 PPM 관리

 

2.1  화면 구상서에 많은 부분을 차지하고 있으나 보완필요

 

2.2  우선 이상원인의 발생기준은 +-3시그마를 기준으로 하고 있음

 

2.3  이는 통계적으로 우연원인 산포구간을 (약 99%)의 확률로 정의한 것이며 이는 모집단의 중심(뮤)이 변화했다고 추정하는 것이며 이는 이상원인에 의한 공정요소의 변동이 있음을 판정하는 것으로 관리선 이탈로 칭함.

 

2.4  중요한 것은 모집단의 중심(뮤)이 변화했음을 알려주는 방법은 data가 성격을 가지는 것으로서 여러가지 패턴(일반적으로 8가지로 분류)으로 나타나는 것으로서 이상상태의 발생으로 칭하며 상황에 따라 8가지중 선택적으로 사용할 수 있으므로 불량율과 같은 개념의 PPM으로 통계적 개념의 계산으로는 무리가 있음. 패턴의 선택종류에 의해 이상상태의 수는 다르게 되기 때문임.

 

2.5  가장 효과적 방법은 이상상태 발생건수와 조치건수에 대한 통합적 관리가 필요함

 

 

 

3.     이상원인 구분 룰(패튼)의 분류에 의한 data의 집계

 

3.1  룰의 유형에 따른 이상상태 발생 수의 집계가 있으나 통계적으로 의미가 없음

 

3.2  룰의 유형에 따른 data의 성격을 구분해본다면 모집단 중심의 변화한 경우와 편집된 data로 구분 할 수 있음. 다시 말해 이탈, 런, 경향, 통계적 이상치 모두가 동일한 상태에서 발생하는 것이며 단지 샘플된 data가 어떤 것인가에 의해 결정되는 것임.

 

3.3  예를 든다면 각 100명의 A집단의 수학성적은 (60점~100점)에 분포하고 있고 B집단의 성적은 (40점~80점)사이에 분포한다고 할 때 샘플된 점수가 85점이라면 이집단은 A집단이라고 판정 할 수 있음(이탈) 하지만 75점인 경우에는 어느 집단이라고 판정이 안됨. 하지만 샘플된 점수가 75, 78, 73, 79, 75 이렇게 되었다면 A집단이라고 판정 할 수 있음(런) 또한 60, 65, 60인 경우에는 B집단임(통계적 이상치) 이러한 방법으로 각 집단에서 샘플이 될 수 없는 방법으로 data가 나올 때 공정이 변화 되었다고 판정을 내리게 되는 것임.

 

3.4  만약 data 성격의 분류가 필요하다면 주기성 data 혹은 중앙에 모인 data는 편집되었다고 할 수 있으며 분류의 필요성이 있음

 

3.5  품질관리적 관점에서 본다면 이상원인의 발생원인에 대한 분류와 통계적 분석은 의미가 있는 중요한 요소임

 

 

 

4.     관리선 구간 폭 기준의 다양화 

 

4.1  관리선 폭은 일반적으로 3시그마를 기준으로 하고 있으며 가장 바람직한 방법임

 

4.2  이는 우연원인 산포의 99.5% 범위로 구간 추정하는 것이며 런, 경향 모두 약 99%의 판정의 신뢰성을 기준으로 하는 것으로 통계에서 사용하는 일반적 기준임(95%, 99%)

 

4.3  이는 판정의 1종의 오류를 1%에서 관리하겠다고 하는 것임

 

4.4  만약 관리선을 2시그마 기준으로 한다면 판정의 1종의 오류 약 5%가 존재함을 의미하며 4시그마 기준으로 한다면 판정의 오류를 거의 0.001%로 한다는 것으로서 이 기준의 런과 경향에서 계속되는 타점의 수 또한 현재의 7~8개에서 배 이상으로 증가시켜야 함. 하지만 중요한 문제는 이상이 발생했으나 이를 검출하지 못하는 2종의 오류가 매우 증가하게 됨.

 

4.5  결론적으로 가장 바람직한 관리선은 3시그마 기준이 되어야 함.