측정 시스템 분석(MSA) 이해: 목적, 도구, 영향

측정 시스템 분석(MSA) 정의

측정 시스템 분석(MSA)은 게이지 R&R(반복성 및 재현성) 연구 같은 통계 도구를 사용해 측정 시스템이 정밀한 측정이 가능한지 판단하는 실무입니다. 또한 측정 공정 자체에서 기인하는 오차의 양을 산출합니다.

MSA의 목적은 선정된 측정 시스템이 반복성과 재현성을 갖추고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는지 보장하는 것입니다. PPAP(생산 부품 승인 프로세스) 수행 시 모든 측정 시스템은 관리 계획(Control Plan)에 명시됩니다. 각 시스템에 대해 게이지 R&R을 실시해 정밀도를 검증합니다.

MSA를 수행하는 이유

MSA는 데이터 수집 방법에 대한 신뢰를 확립해 다른 품질 연구에 쓰이는 데이터의 무결성을 검증합니다. 이 과정에는 측정 기기, 시험 방법, 데이터 수집 기법 평가가 포함됩니다. MSA는 제조사가 생산 공정과 제품에 대해 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있게 돕습니다. AIAG(자동차 산업 행동 그룹)는 데이터 품질 향상을 통해 의사결정 품질을 높이는 핵심 도구로 MSA를 꼽습니다.

측정 시스템 오차 식별

MSA 수행 시 데이터는 참값과 일치하거나 시스템 오차를 가질 수 있습니다. MSA는 이러한 측정 시스템 오차를 정밀도(Precision)와 정확도(Accuracy) 측면에서 분류합니다.

• 정밀도(Precision): 표본 데이터 포인트 간 근접성
• 정확도(Accuracy): 표본 데이터 포인트와 목표값(참값) 간 근접성

시스템 오차 분류

생산 관리 계획은 부품이 양산 단계에 진입했을 때 적용됩니다. 이 계획은 특성, 공정 관리, 시험, 측정 등 양산 전반을 포괄합니다.

정밀도는 반복성(Repeatability)과 재현성(Reproducibility)으로 세분화됩니다. 게이지 R&R 연구는 이 둘의 결합된 측정을 추정하는 데 쓰입니다.

정밀도(Precision):

• 반복성(Repeatability): 동일 작업자가 동일한 측정을 반복할 때 매번 같은 결과가 나오는 능력. 설비 변동성 정보를 제공합니다.
• 재현성(Reproducibility): 서로 다른 작업자가 같은 결과를 얻는 능력. 작업자 변동성 정보를 제공합니다.

정확도는 직선성(Linearity), 안정성(Stability), 편향(Bias)으로 세분화됩니다. 게이지 직선성 및 편향 연구는 측정 기기가 정확하게 측정하는지 판단하는 데 쓰입니다.

정확도(Accuracy):

• 직선성(Linearity): 측정 장치의 사용 범위 전반에 걸친 정확도 변화 측정. 예: 5 lbs 부품 측정 시와 30 lbs 부품 측정 시 정확도가 달라지는가?
• 안정성(Stability): 연구 수행 관행이 시간 경과에 따라 일관성을 유지하는지 측정. 예: 작업자가 오늘과 한 달 전 다른 기법을 써서 정확도가 변하는가?
• 편향(Bias): 표본 데이터 세트 평균과 실제값 간 차이 측정. 예: 실제 기온 70°F인데 온도계가 72°F를 가리키면 +2°F 편향이 있어 실제보다 높게 읽힙니다.

MSA가 중요한 이유

결함 있는 측정 시스템은 불량 부품이 통과하게 하고 양질의 부품이 부적합 판정을 받게 만듭니다. 결과적으로 고객은 제조사의 품질 요구사항 충족 능력에 불만을 갖게 됩니다. MSA를 수행하면 측정 장비와 그 운용이 정밀도 및 정확도 요건에 부합하는지 확인할 수 있습니다.