SPC가 우리나라에 도입된 지도 50년이 지났다.
50년이 지났으면 SPC를 이용한 현장공정에서의 품질관리는 일상화되어야 하는 데,
아직도 뭔가 이치에 맞지않는 얘기를이 오가고, SPC가 아니고 이제 AI가 되입되어야하는 것 아니냐는 허상같은 얘기들이 많다.
"위원님, 고객이 SPC 관리도에서 이상발생 판정을 위한 타점건수를 줄여달라고 합니다. 예를 들어 연속하는 8개의 타점이
한쪽에서 연결되면 이상인데 7개로 줄여달라고 합니다. 이러한 관리도의 개발이 가능한가요?"표준
"우리회사는 UCL. LCL 선을 규격선 70% 해서 불량이 발생하기 전에 이상을 발견하도록 해주세요"
상당한 규모의 회사인데도 이러한 방법이 공정을 관리하는 방법이라고 굳게 믿고 일견 보기에는 타당해보이기도 하다.
수십년전 본인이 강사로 부터 SPC 강의를 들을 때, 타점이 올라가고 있으니 스펙을 벗어나기 전에 이상으로 판단해야 한다고 들었던 기억이 난다. 그때나 지금이나 똑 같이 관리도를 대하고 있으니 씁쓸하다...
우선 이상상태란 무엇인가하는 정의부터 해보자.
정확한 정의는 정상이 아닌상태가 이상상태이다.
그러면 정상상태란 무엇인가?
정상상태란 공정의 모든 조건이 표준적 상태에 놓여있을 때라고 정의할 수있다.
즉 이상상태란 공정의 어느 조건이 정상이 아니라고 판정 할 수있을 때이고, 이렇게 정상이 아닌 조건을 알게되면 조건을 제자리로 돌려놓아 공정을 정상상태로 만듦으로서 공정의 품질을 관리할 수있을 것이다.
그러면 정상상태와 이상상태를 구별하는 방법은 무엇인가.... 이게 바로 관리 상,하한선이다...
문제는 관리상,하한선을 어떻게 결정 할 것인가 이게 어렵다...
다시말해 관리선은 공정이 정상상태에 있을 때 공정의 산출물 Data가 움직이는 범위로 결정하면 될것이라고 정의가 가능하다.... 하지만 그것도 어렵다.. 여기서 통계의 힘을 빌리자...
우리가 어느 집단에서 샘플 Data를 모아서 모집단을 추정하고, 이때 이용하는 통계값이 바로 평균과 표준편차이다.
물론 모집단을 대표 할 수있는 Data는 중심극한의 이론에 따라 다양한 군으로 부터 최소 100개 이상의 Data가 필요하다.
중심과 표준편차(시그마)를 안다면 정상상태에서 모아진 Data를 이용하여 이 Data가 움직일 수 있는 범위를 정규분포곡선을 이용하여 계산 할 수있는 데
여기서 중요한 것은 그 한계선을 어떻게 정의 할 것인가 이다.
일반적으로 통계에서 사용하는 가설의 오류를 판단하는 기준으로 95%, 99%... 이런 방식으로 결정한다.
단지 SPC에서는 99.7% 수준으로 결정했으며 이를 관리한계선이라고 한다..
다시말해서 99.7%를 벗어나는 Data는 정상의 상태에서는 발생하지 않는 Data로 정의 한다는 것이며. 이를 벗어나는 값이 발생할 경우 공정의 상태가 변화했다고 정의 내리는 것이고 이를 관리한계선이라고 한다.
물론 0.3%의 확율로 정상인데도 이상으로 판단하는 오류도 있을 수 있다.. 다시 말해 범인이 아닌데도 범인이라고 판정하는 제 1종의 오류다... 하지만 한쪽편으로 보면 약 0.1%의 이상이 아닌 것을 이상로 판정함으로서 가질 수있는 공정품질의 위험보다는 실제 이상인데 이상이 아니라고 판정을 내릴 수있는 기회를 가지지 못하는 것은 더욱더 잘못된 것일것이다.
다시 정리하면 SPC 관리도에서 이상으로 판정하는 것은 정상적 상태에서 발생하는 Data 그룹(범위)에서 나타날 수 없는 타점을 의미하는 것이다. 그리고 그 한계선을 한쪽으로 보면 약 0,1%가 된다.
따라서 0.1%인 관리한계선을 이탈하는 타점이 발생하면 이를 이상이라고 판정하는 것이다.
만일 관리한계선에 근점하는 타점(0.2%로 가정) 두개가 연속해서 발생한다면 이의 발생확율은 0.04%가 된다. 다시말해 만개중 4번의 확율로 나타날 수있는 타점이 발생하는 것은 정상적 상태에서는 일어날 수 없는 타점이라고 통계적으로 판정하고 이를 공정에서 이상이 발생하였다고 하는 것이다.
넬슨의 규칙에 연속하는 8개의 타점이 중앙선 위 혹은 아래로 발생한다면 이상으로 판정한다. 이의 의미는 중앙선 한쪽으로 8개타점이 연속으로 발생할 확율이 거의 없다고 하는 것이다(약 0.1%의 확율로)
관리도에서 이야기 하는 이상이라고 하는 형태는 기본적으로 이러한 통계적 기준을 가지고 발생 할수 없는 경우의 상태가 발생했을 때 이는 정상이 아니라고 하는 것이다.
그런데 8개 타점이 아니고 6개 타점으로 하자고 한다 이유는 좀더 빨리 이상을 발견하기 위해서 이라고 하는 데...ㅎ...
6개 타점으로 한다면 약 3%가 된다.. 이는 실제 이상이 아닌데도 이상으로 판정하는 오류를 범 할 가능성이 매우 높아짐을 의미한다는 것이다...
그리고 3시그마에 의한 관리선이 아니고 스펙선의 조금 안쪽에 관리선을 정의하는 경우가 너무나 많다. 왜 이렇게 하느냐고 질문을 하면 이렇게 해야 불량이 발생하기 전에 이상을 발견할 수있다고 하는 품질직원도 매우 많다..
너무도 어처구니 없는 생각이다.
공정에서 "이상의 판단은 기본적으로는 불량과 관계가 없다"는 것을 명심해야한다...
단지 이상의 판단은 공정의 조건에 문제가 발생하여 정상적 상태에서 발생하지 않는 Data가 발생하였음을 알려주는 것임을 명심해야한다... 그래서 공정의 조치가 가능 하게되는 것이다..