6시그마 원칙 및 도구

린(Lean) 및 식스 시그마(Six Sigma) 시리즈의 세 번째 기사에 오신 것을 환영합니다. 첫 번째 게시물인 "린 및 6시그마 방법론이란 무엇입니까?"에서 보았듯이 린 및 6시그마는 각각 생산 프로세스의 전반적인 낭비와 변동성을 줄이는 보완적인 지속적인 개선 방법입니다. 두 번째 게시물인 "린 원칙 및 도구"에서는 린의 몇 가지 주요 원칙, 도구 및 방법론에 대해 자세히 설명했습니다. 여기에서 우리는 6시그마에 대한 높은 수준의 토론으로 시리즈를 마무리합니다. Six Sigma 툴킷에는 논의되지 않을 많은 도구(FMEA(Failure Mode Effects Analysis), IPO 다이어그램, 신뢰 구간, 히스토그램, 파레토 차트, F-검정, DFSS(Design for Six Sigma) 등)가 있습니다. 여기. 여기서 초점은 6시그마를 효과적으로 만드는 통계적 현실을 논의하는 것입니다.

식스 시그마는 통계 도구를 사용하여 결함을 유발하는 변동을 식별하여 결함 및 낭비의 근본 원인을 식별하고 제거하는 것을 목표로 합니다. Six Sigma 방법론에서 문제를 효과적으로 해결하는 유일한 방법은 근본 원인을 영구적으로 제거하는 것입니다.

백만 기회당 3.4개 이하의 결함을 달성하기 위해 노력하는 프로세스 개선에 중점을 둔 측정 기반 전략입니다. 식스 시그마 결함은 고객 사양을 벗어난 모든 것으로 정의됩니다. 식스 시그마 기회는 결함이 발생할 기회의 총량입니다.

6시그마 독트린

식스 시그마는 식스 시그마 독트린을 구성하는 세 가지 핵심 아이디어를 기반으로 합니다.
<올>

안정적이고 예측 가능한 프로세스 결과를 달성하기 위한 지속적인 노력(즉, 프로세스 변동 감소)은 비즈니스 성공에 매우 중요합니다.

제조 및 비즈니스 프로세스에는 측정, 분석, 제어 및 개선할 수 있는 특성이 있습니다.

지속적인 품질 개선을 달성하려면 전체 조직, 특히 최고 경영진의 헌신이 필요합니다.

6시그마 방법론:DMAIC 프로세스

DMAIC는 데이터를 기반으로 하는 6시그마 문제 해결 방법론입니다. 5단계 프로세스는 약어의 각 문자로 설명됩니다.

<울>

정의 - 문제, 프로젝트 목표, 개선 영역 또는 고객 요구 사항을 설명합니다.

측정 - 프로세스 성능을 측정합니다.

분석 - 결함 및 변형의 가능한 근본 원인을 분석하고 식별합니다.

개선 - 근본 원인을 제거하여 운영을 개선합니다.

통제 - 품질 관리 개선 프로세스.

단계를 더 세분화해 보겠습니다.

정의

문제, 목표 또는 개선 영역이 설명되면 프로세스의 동작과 관련된 다양한 입력 및 출력 변수를 식별하려고 시도하는 것이 중요합니다. 종종 출력 변수는 사양을 벗어난 것입니다. 어떤 입력 변수가 출력 변수와 함께 변동을 일으킬 수 있는지 식별하는 것이 중요합니다.

측정

출력 동작을 일으키는 입력 변수가 식별되면 분석을 시작하기에 충분한 데이터를 제공하는 측정 계획을 개발할 수 있습니다. 이 단계는 주요 입력 및 출력 변수에 대한 데이터를 수집하는 단계입니다. 이 단계는 나중에 개선된 사항을 측정하는 데 사용할 성능 기준선을 개발하는 단계이기도 합니다. 일반적으로 프로세스 동작을 나타내는 데 충분한 데이터를 제공하려면 최소 30개의 관찰이 필요합니다.

분석

데이터가 수집되면 가장 가능성이 높은 3~5개의 잠재적 근본 원인을 파악하기 위해 분석됩니다. 이는 통계 도구, 도표 및 차트를 사용하여 각 잠재적 근본 원인의 기여도를 이해하기 위한 지속적인 데이터 수집 및 검토를 통해 달성됩니다. DMAIC 프로세스는 반복적이며 모든 유효한 근본 원인이 식별될 때까지 반복됩니다.

개선

분석 단계에서 식별된 유효한 근본 원인을 기반으로 과도한 변동이 제거될 때까지 프로세스가 조정됩니다. 원하는 결과를 얻을 때까지 측정 및 분석 단계를 반복합니다.

제어

원하는 결과가 달성되면 과도한 변동의 원인이 제거되도록 개선이 제도화됩니다. 이 단계에는 출력이 계속해서 허용 가능한 품질 수준을 유지하도록 하는 관리 계획이 수반되어야 합니다. 제어 계획에는 통계적 프로세스 제어를 구현하여 프로세스를 모니터링하고 시간이 지남에 따라 계속해서 적절하게 기능하도록 하는 것이 포함됩니다. 이 관리 계획에는 문제 발생 시 대응책도 포함되어야 합니다.

요약: DMAIC는 실무자가 과도한 변동이 있는 문제에 접근하고 체계적으로 해결할 수 있도록 돕는 문제 해결 방법론입니다.

통계적 프로세스 관리

통계적 프로세스 제어는 프로세스가 제품 또는 프로세스 표준을 충족하는지 여부를 측정하는 도구입니다. 프로세스가 시간이 지남에 따라 능력이 있고 안정적이라면 프로세스가 생성하도록 설계된 결과가 달성될 것입니다.

이러한 중요한 개념을 더 잘 이해하기 위해 예제를 사용하겠습니다. 머핀 굽기에 대해 생각해 보세요.

공정 능력 및 변형

프로세스는 입력을 출력으로 변환합니다. 이 경우 재료는 입력입니다. 이상적인 머핀을 얻으려면 오븐에 머핀 반죽을 넣은 상태로 일정 시간 동안 일정 온도에 도달해야 하는 것으로 알려져 있습니다.

오븐이 제대로 작동한다고 가정해 봅시다. 그것은 우리가 원하는 것을 생산할 수 있습니다 - 정확하고 완벽하게 구운 따뜻한 머핀. 오븐이 제대로 작동한다고 해서 구운 음식이 제대로 나온다는 보장이 있나요?

물론 아닙니다.

오븐이 제대로 작동하는데 머핀이 굶주리고 불안해하는 아이들이 머핀이 다 익었는지 확인하기 위해 계속 문을 열어준다면? 머핀은 타이머가 꺼지면 반만 구워집니다. 이것은 변동의 특별한 원인의 한 예입니다. 프로세스가 통제 불능 상태이기 때문에 원하는 결과를 얻지 못하고 있습니다. 프로세스는 유능하고 적절하게 사용되면 원하는 것을 얻을 수 있지만 제어할 수는 없습니다.

오븐이 최적의 온도에서 작동하는지 확인하고 오븐 도어가 닫힌 경우 규정된 시간 동안 - 프로세스가 다시 제어됩니다. 이제 우리는 유능하고 통제 가능한 공정을 갖게 되었으며 이상적인 머핀 12개를 생산할 것으로 합리적으로 기대할 수 있습니다.

위와 같은 변동의 모든 특수 원인이 제거된 경우 프로세스가 통제되고 있는 것으로 간주되고 경험되는 모든 변동은 프로세스 자체에 고유한 변동입니다. 여기에는 측정된 재료의 작은 변화와 오븐 온도의 약간의 변화가 포함됩니다. 그러나 프로세스는 이러한 (고유) 변동의 원인이 있더라도 원하는 결과를 생성할 수 있을 만큼 충분히 강력합니다.

요약: 프로세스 능력은 프로세스가 원하는 결과를 생성할 수 있는 능력의 척도입니다. 즉, 프로세스가 제어 상태에 있는 경우 프로세스가 본질적으로 생성할 결함의 비율을 알려줄 수 있습니다. 원하는 결과:완벽하게 구운 12개의 머핀.

표준 편차

이제 이상적인 머핀을 굽는 방법을 알았으니 표준편차를 소개하겠습니다.

표준 편차(Ϭ)는 공정 능력을 계산하는 데 사용되는 변동 및 숫자의 측도입니다. 분산의 제곱근으로 계산됩니다.

품질의 아버지인 Dr. William Shewhart는 1920년대 초에 관리도를 개발하기 시작했습니다. 그는 주요 프로세스 출력 변수가 측정되고 위의 종 모양 곡선과 같은 그래프가 되는 분포를 생성하면 표시되는 변동이 무작위이며 따라서 프로세스에 고유하다는 것을 깨달았습니다.

즉, 프로세스가 작동하도록 설계된 방식으로 작동하거나 작동하고 있습니다. 데이터가 무작위가 아닌 경우 해당 동작을 설명하는 논리가 있어야 합니다. 이것이 바로 변이의 특별한 원인입니다.

그런 다음 경험적 규칙이 있습니다. 이 규칙은 무작위 분포의 경우 다음을 알려줍니다.

<울>

관측값의 68%가 ±1 표준 편차 내에 있을 것입니다.

관측값의 95%가 ±2 표준 편차 내에 있을 것입니다.

관측값의 99.7%가 ±3 표준 편차 내에 있을 것입니다.

Shewhart는 또한 관리 한계를 포함하는 관리 차트(아래 참조)를 설계했습니다. 관리 한계는 일반적으로 평균에서 ±3 표준 편차의 거리입니다. 그리고 데이터 포인트가 관리 한계 내에 있으면 품질 수준이 99.7% 이상 좋다는 것을 알고 있습니다.

Statistical Process Control은 이 지식을 활용합니다. 데이터를 입력하고 평균(평균) 및 관리 한계를 기준으로 데이터 포인트의 위치를 ​​관찰하여 두 개의 그래프(런 차트)를 모니터링합니다. 플롯이 관리 한계 내에 있는 한 공정은 관리 상태에 있는 것으로 간주됩니다. 따라서 머핀 예의 경우 오븐 온도에 대한 실행 차트는 정상 범위를 벗어나 오븐 도어를 자주 여는 데 따른 온도 변화의 특별한 원인을 보여줍니다. 예를 들어 오븐의 열원이 켜지고 꺼집니다.

사양 또는 사양 제한(공차)에 주의를 기울이지 않음을 유의하십시오. 통제 중인 프로세스는 생산하도록 설계된(반드시 의도된 것은 아님) 생산하는 것입니다. 따라서 실제로 잘못된 출력을 생성할 수 있습니다.

공정 능력 지수 및 통제

Six Sigma에서 공정 능력 지수(Cpk)는 고객의 허용 오차 범위 내에서 제품을 생산하는 공정의 능력을 측정하는 데 사용되는 통계 도구입니다. Cpk가 높을수록 공차 범위에 비해 공정 분포가 좁아지고 출력이 균일해집니다.

Cpk는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다. 여기서 UCL은 관리 상한을 나타내고 LCL은 관리 하한을 나타냅니다.

Cpk =min(UCL - μ, μ - LCL) / (3σ)

Cpk가 높을수록 더 좋습니다(2.0에 가까울수록 우수함). 여기서 Cpk 1.33은 기본적으로 제어 상태에 있고 사양을 충족하는 프로세스의 가장 낮은 값을 나타냅니다.

이제 우리는 프로세스가 능력이 있고 통제 가능한지, 정의에 따라 프로세스가 생성하도록 설계된 결과를 생성할 것임을 압니다. SPC로 공정 제어를 측정하는 방법과 공정을 제어하는 ​​것의 중요성에 대해 논의했습니다.

사양 한계는 공정의 허용 오차와 관련이 있습니다. 예를 들어, 나사는 직경이 3인치(3인치)가 되도록 치수를 지정할 수 있습니다. 그러나 핀을 생산하는 공정의 고유한 변화를 어떻게 수용할 수 있습니까? 우리는 허용 오차를 제공함으로써 그렇게 합니다. 직경이 0.003인치(0.003인치)인 나사가 3인치이면 충분하다고 판단됩니다. 해당 직경 범위 내의 모든 나사는 해당 응용 분야에 성공적으로 작동합니다.

NIST(National Institute of Standards and Technology)에 따르면:

“공정 능력은 능력 지수를 사용하여 관리 중인 공정의 출력을 사양 한계와 비교합니다. 비교는 6개의 공정 표준 편차 단위(공정 "폭")로 측정된 공정 사양(사양 "폭")과 공정 값의 산포 비율을 형성하여 이루어집니다."

공정 능력 지수는 출력이 기존 목표에 얼마나 근접하고 평균 성능이 얼마나 일관된지를 결정하는 데 사용됩니다. 따라서 향후 출력 성능 및 일관성을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

공정 능력 지수 및 표준 편차

우리의 목적을 위해 우리가 알아야 할 것은 좋은 부품을 생산하는 공정의 능력을 결정할 수 있다는 것뿐입니다. 이것은 다음에 답하는 것과 같습니다.

<울>

출력의 몇 퍼센트가 고객의 사양을 충족합니까?*

3인치에 직경의 3,000분의 1(3.003인치)을 더한 것보다 더 큰 나사는 몇 개입니까?

3인치보다 작고 지름이 2.997인치(2.997인치) 미만인 나사는 몇 개입니까?

다음을 기억할 수 있습니다.

변동에 대한 세 가지 표준 편차 측정은 생산된 우수한 작업의 99.7% 품질 수준을 나타냅니다. 이것은 1의 공정 능력 측정치에 해당합니다.

문헌이 거의 일치함:

최소 1.33의 공정 능력(Cp 및 Cpk) 측정이 필요합니다.

이를 통해 공정의 정상적인 변동이 변동이 없었다면 발생하지 않았을 일부 결함을 유발하는 이동 및 드리프트를 허용합니다.

그러나 항상 변동이 있을 것입니다. 핵심은 결함을 방지하기 위해 우수한 공정 제어를 유지하는 것입니다.

다시 NIST에 따르면:

"공정 능력 지수는 공정 변동성과 공정 사양을 모두 사용하여 공정이 '가능'한지 여부를 결정합니다."

시프트 및 드리프트

우수한 공정 제어를 유지하는 데 있어 주요 문제는 시간이 지나면 초기 설정이 아무리 엄격하더라도 모든 공정이 이동하고 표류한다는 것입니다. 이 경우 기억해야 할 핵심 사항은 공정 평균이 이동함에 따라 전체 변수 범위도 이동하지만 사양 한계는 고정되어 있다는 것입니다.

공정이 사양 한계를 넘어서면 공정에 결함이 있는 제품이 만들어집니다. 1.00 이상의 인덱스 수준을 유지하려고 합니다. 이는 공정 평균의 중심을 잘 맞추고 변동성을 최소화함으로써 달성됩니다.

요약: 6시그마를 사용하면 프로세스가 가능한지 파악하고 프로세스 제어 및 프로세스 능력을 측정할 수 있습니다. "관리 중인" 공정이 원하는 결과를 생성할 수 있는 한(최소한 1.33의 공정 능력 Cpk), 관리 중인 한 제대로 수행되어야 합니다. Six Sigma 또는 Lean에 대한 자세한 내용은 www.cmtc.com을 방문하여 "서비스" 옵션을 선택하십시오.

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