품질개선8(원인조사2)

앞에서 특성요인도를 이용한 추정원인을 조사하는 방법을 정리했다.

 

여기에서 추정원인으로 선정된 인자들이 정말로 유의한 영향을 끼치는 인자인지

조사해야 한다. 통계적으로 볼 때는 추정과 검정이라고 과정에서 밝히기도 하겠지만

분명하게 원인을 규명하는 것이 가장 중요 한것이다.

 

이부분이 진단의 핵심이고 여러가지 수단을 이용해 검정해가는 데 크게 보면 3가지로 볼 수있다

 

 

 1. 이미 수집된 자료를 이용한다.

 

  1) 이미 밝혀져있는 기술자료

  2) 과거의 기록 데이타 

  3) 벤치마킹 혹은 경험

 

 

 2. 현작업과 공정에 대한 연구

 

  1) 투입요소와 산출요소의 연관성의 확인

 

     - 주로 산점도와 같은 방법으로 충분히 검증이 가능할 수 있다.

        일반적으로 가장 많이 사용되어지는 검증도구이므로 활용방법을 공부하면 좋겠다

 

  2) 시간대별 프로세스(공정)의 변동을 확인

 

     - 런 차트와 같이 시간의 변화에 따른 변동에 따른 데이타의 변동을 보는 것이다.

       유의 한 변동이 있는 시점에 어떤 요인이 작용했는 가하는 추적이 가능 하다

 

  3) 집중화 도표의 이용

 

     - 발생의 위치가 어디인지 층별화된 자료를 모우는 것이다.

       과거 영국에서 콜레라가 발생했는 데..추정원인을 물로 생각했다

       검정의 방법으로 환자가 발생한 지역을 지도위에 표시 해본 결과 표시 된 중심부에

       우물이 있었다는 것을 발견 함으로서 물이 요인이라고 하는 것을 규명했다 

 

  4) 공정의 분해, 절단

 

     - 이 방법은 공정을 더욱 자세하게 조사하는 것이다.

       변화하지 않는 인자라고 생각했는 데, 예상외로 변화하는 것들도 많이 있고

       측정의 오류로 발견하지 못하는 것도 많다

       혹은 더욱 정밀한 측정을 시도하는 것도 매우 중요하다.

 

  5) 통제되지 않는 생산의 시도

 

     - 우리는 항상 문제의 발생을 예방하기 위해 4M을 억제하고 있다.

       따라서 문제와 원인의 발견이 어려움이 있을 수도 있는 것이다.

       자연스러운 투입인자들의 변동을 두고 그 결과를 관찰 함으로서 규명도 가능하다.

 

 

 3.의도적으로 조건요인 들을 바꾸어 실험데이타를 취한다.

 

 일상의 작업조건 아래서는 단기간에 요인의 변화가 나타나지 않거나 기대하는 조건 아래서

재현의 경우가 너무 적어 규명이 어려운 경우가 많다.

 

따라서 임의 조건을 변화시킨 실험의 데이타로서 해석할 수 있다.

 

이와 같은 것을 실험계획이라고 하는 데, 이의 활용이 매우 중요하다.

 

이러한 방법은 통계적으로 신뢰성을 가질 수도 있고

아주 적은 데이타로서도 유효한 결과를 얻을 수 있으므로 활용성이 매우 높다 하겠다.

 

특히 요즘은 통계적 해석 프로그램이 많이 활용되고 있어 더욱 그렇다.

 

품질, 기술, 설계 담당자들이 꼭 준비해가야 할 부분이다.....

 

   1) 분산분석

   2) 요인배치법(직교배열법)

   3) 회귀분석

   4) 반응표면법

   5) 강건설계......등.....

 

  정확한 원인을 규명하는 것은 제일로 중요하다.

 

  그리고 신뢰성있는 근원원인을 찾아야 하는 것이다.

 

  좀더 과학적이고 합리적인 해석의 도구를 이용하도록 하자.........