목차 I. 6 시그마경영의이해 1. 6 시그마란? 2. 통계의기초 3. 추진조직및역할 II. III. 6 시그마방법론 1. 방법론개요 2. DMAIC 단계별주요내용 3. Quick-Win 방법론 6 시그마추진전략 1. 추진조직 2. Master Plan 3. 추진일정

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1 작은관심과실천이 6 시그마경영의시작입니다. 6 시그마핸드북

2 목차 I. 6 시그마경영의이해 1. 6 시그마란? 2. 통계의기초 3. 추진조직및역할 II. III. 6 시그마방법론 1. 방법론개요 2. DMAIC 단계별주요내용 3. Quick-Win 방법론 6 시그마추진전략 1. 추진조직 2. Master Plan 3. 추진일정 4. 인프라구축방안 부록 - 6 시그마용어정리

3 I. 6 시그마경영의이해

4 I. 6 시그마경영의이해 1. 6 시그마란? o 6 Sigma 는경영활동에존재하는모든프로세스를분석규명하고, 백만번의프로세스중 3~4 번의실수나결함 오류를허용하는 3.4PPM 수준을목표로하는경영활동이다. 6 σ 전사적활동 고객만족과회사수익성을동시에만족시키며경쟁력을획득해가는과정 목표달성을위해회사제반의수준과결과를통계적으로측정. 관리하는계량경영 시그마 (Sigma : s) 란 ; 그리스문자로통계학에서는어떤 Process의결과에대한산포 ( 표준편차 ) 를의미함. 즉, 각각의 Data들이평균에서얼마나떨어져있는지를나타내는통계적단위이다 u 6 Sigma 경영의의미 고객의요구 (Customer Requirements) 를명확히이해하고, 이에대응하는기업의모든활동을 TOP-DOWN 시각에서합리적인전사표준을통해측정 / 평가한후도출되는문제점및개선사항에대해개선프로세스에따라경영혁신활동을지속적으로전개함으로써총체적고객만족을구현하는데궁극적인목적을둠. NOT WORK HARDER, BUT WORK SMARTER

5 I. 6 시그마경영의이해 시그마경영의태동 창안 발전 모토롤라의마이클해리 (Mikel J. Harry) 박사 6시그마는 1987년모토롤라의마이클해리에의해창안되었으며, 당시정부용전자기기사업부에근무하던중품질의획기적향상방안을위해통계지식의활용으로착안하게됨. 이통계적기법과 70년대말부터로버트칼빈회장의주도로진행되어온품질개선운동이결합하여 6시그마가탄생됨. GE의잭웰치 (Jack Welch) 회장 1995 년 GE 의잭웰치회장은전사경영혁신방법으로서 6 시그마경영을본격적으로추진하여품 질향상및경쟁력향상등의괄목한성과를얻음.

6 I. 6 시그마경영의이해 1.2. 국내외 6 시그마도입현황 제조뿐아니라사무관리부문, 개발부문에서도 Six Sigma 활동을하고있으며 통신, 금융, 유통등서비스산업과정부기관까지확산되고있음 삼성 SDI, LG 전자첫도입한국중공업 S K C 수원공장 LG, 삼성계열사확산 서비스업계동양화재 공기업 ( 철도청 ) 현대자동차 데이콤 P O S C O KT 삼성전계열사확산 우정사업본부 특허청 검찰청 사례기업도입목적성과특징비고 모토로라 일본기업에대한경쟁력열세를극복 - 말콤볼드리지상최초수상 - 도입첫해매출 20%, 이익 45% 증대 - 10 년만에 6 시그마수준, 총 110 억달러비용절감 - 최고경영층의강력한의지 - 명확한품질개선목표게시 - 협력회사까지개선활동확대 - 임직원에대한체계적교육 - 성과연동형인센티브 87 년시작 ( 원조 ) GE 글로벌 1 등기업의위상유지 - 도입후 5 년동안비용 50 억달러절감 년한해만 6 억달러투자, 50 억달러이익증가 - CEO 의강력한추진의지 - 임직원에대한체계적인교육 - 성과연동형인센티브 - 정기적인노하우공유 - 철저한사전준비 95 년시작 ( 확산의계기 ) AMEX 고객만족도향상 - 고객만족도증대매출증가로연결 - 문제정의단계를중시 - DNA 팀 ( 문화개선팀 ) 운영 서비스부문적용 소니 글로벌스탠더드정착 - 블랙벨트집중양성 (2000 명선 ) - 시행착오를인정하고추진방향을수정 - CEO 의강력한의지 - 전문가육성에중점 년 ISO 9000 과통합 - 소니식혁신으로전환 97 년시작 ( 일본최초 ) 삼성 SDI 경쟁력향상 - 개선 : 2,400 여건재무성과 : 2 천 5 백억원 (2001 년중 ) - Display 사업세계최고의원가경쟁력확보 - 최고경영층의참여 - 단계적인접근으로 6 시그마경영에대해서충분히준비 - 자사특유의 6 시그마로발전 - 체계적인교육, 핵심인력양성 - 인사제도에연계, 동기부여 98 년시작 ( 국내사례 )

7 I. 6 시그마경영의이해 시그마경영의근간 기존혁신활동들이 6시그마경영으로통합 q 6시그마경영은통계적품질관리를기반으로하여각종경영혁신운동의정신 기법이접목되어만들어졌음. 지식경영고객만족경영 (CS) BPR 프로세스 공유 / 확산 정신 통계적품질관리 무결점운동 TQC TQM 통계적기법 목표 팀활동 6 시그마 경영 50 년대 60 년대 70 년대 80 년대 90 년대 2000 년대 방법론 전략 문화 통계적척도및팀활동 ( 통계적품질관리, TQM, BPR) 객관적인통계수치와통계적접근방법으로서과학적, 체계적문제해결프로세스를적용하여팀활동으로목적한성과를향상시킴. 기업의경쟁력확보를위한전략 (CS) 조직의경쟁우위확보를위한전략으로서시그마수준을높이면경영품질이향상되고비용은줄어들어궁극적으로고객만족이극대화됨. 전임직원의사고방식과일하는방식의혁신 ( 무결점운동, 지식경영 ) 모든조직구성원이참여하는혁신운동으로서모든일상업무를 6시그마에의거하여처리하고수행함 ( 공유가치 ). 오류를최소화하기위해사고방식과일하는방식의변화를통해궁극적으로무결점 (Zero Defect) 을추구하고, Working harder 에서 Working smarter 풍토를조성함.

8 I. 6 시그마경영의이해 2. 통계의기초 2.1. 모집단의특성 o 모집단의특성을나타내는것은중심경향척도와퍼짐의정도, 모양형태로나타낼수있다. 중심경향척도는산출평균, 중앙치, 최빈치로표현할수있으며, 퍼짐의정도는분산, 표준편차. 모양형태는정규성과비정규성으로나누어표현된다. 모집단의특성 중심경향척도 평균, 중앙값, 최빈치 퍼짐정도 분산, 표준편차 모양형태 (Shape) 정규성, 비정규성 중심경향척도 산술평균또는평균 (Mean) 측정된값들의합을측정된수로나눈값 ( 모집단의평균은 μ, 표본의평균은 X로표시 ) m = å X N å X X = n 장점 : 1) 모든값을반영하며, 2) 쉽게계산 / 이해되며, 3) 수학적특성값이므로확장되는계산에유용함단점 : 극단적인값에과도하게영향을받음 중앙치 (Median) 측정된값들을크기순서대로정렬했을때중앙에위치하는값 ( 측정수가짝수이면중앙두개값의평균 ) 장점 : 극단적인값에대해왜곡되지않음단점 : 수학적특성이결여됨 최빈치 (Mode) 측정된값에서가장빈도가큰값장점 : 가장빈도가큰값을보여줌단점 : 1) 수학적특성이결여됨, 2) 경우에따라최빈값이없을수있음

9 I. 6 시그마경영의이해 퍼짐정도 분산 (Variance) 평균과데이터값들과의차이를제곱한값의평균 모집단의경우 : 표본의경우 : 2 s = 2 s = å( X - m ) N 2 å( X - X ) n 표준편차 (Standard Deviation) 분산 (Variance) 에제곱근을취한값 모집단의경우 : 표본의경우 : s = s = å( X - m ) N 2 å( X - X ) 2 n 정규분포의이해 정규분포 (Normal Distribution) 의특징 o 평균 (m) 를중심으로대부분의값들이집중되어있고주변으로갈수록데이터의수가적은패턴을가진다 o 평균을중심으로좌우대칭이며종모양을하고있다. o 분포의모양이평균과표준편차에영향을받는다. < 평균은다르고분산이같은경우 > < 분산은다르고평균이같은경우 > m1 m2 분산이같으면분포의모양이동일합니다. m 분산이다르면분포의모양이다르며분산이클수록종모양의형태가옆으로더펴지는형태로나타난다.

10 I. 6 시그마경영의이해 2.3. 시그마 ( σ) 수준의이해 6 σ 6 Sigma 수준의의미 규격하한 중심값 규격상한 3σ 6.68 % σ 결함가능성 ( 불량률 ) - 3 σ + 3 σ 3.4ppm 6σ σ 줄어든결함가능성 - 6 σ + 6 σ 산포의정도 ( σ) 가작아져중심값과주어진규격내에 6 개의 σ 가들어갈수있는수준을 6 σ 수준이라고함. 6 σ 수준은통계적으로 3.4 ppm 의추정결함율이되므로업무에있어서 Process 를개선해야하는목표로활용하게됨.

11 I. 6 시그마경영의이해 Sigma 활동의목표 Ø 6 Sigma 활동의목표는산포를최소화하고공정의중심을목표로한 Target 으로이동하도록개선하는것이다 평균값이 Target을벗어남 T LSL USL 치우침개선 ( 평균값을 T 로이동 ) 목표 Target 에있음 T μ LSL USL 산포가커서규격을벗어남 μ LSL T USL 산포개선 ( 산포를줄임 ) μ 6 시그마목표는 공정을중심화, 산포의최소화하는데있음 u Sigma 수준과 PPM PPM 은백만개중결함수를나타내며, 수율은양질의품질을생산하는비율 (%) 이다. 시그마 PPM 수율시그마 PPM 수율시그마 PPM 수율 0 1,000, % , % 4 6, % , % , % 4.1 4, % , % , % 4.2 3, % , % , % 4.3 2, % , % , % 4.4 1, % , % , % 4.5 1, % , % , % % , % , % % , % , % % , % , % % 1 697, % , % % , % , % % , % , % % , % , % % , % , % % , % , % % , % , % % , % , % % , % , % % , % 3.9 8, % % %

12 I. 6 시그마경영의이해 3. 6 시그마추진조직및역할 3.1. 추진조직 Champion Master Black Belt Black Belt Green Belt White Belt, Quick-Win Leader 6Sigma 전략결정및 Project 승인 6Sigma 전략수립조언및 BB 지도 6Sigma 추진전문가 Project 추진리더, GB 교육실시 Project 추진리더현업업무병행 Project 추진현업업무병행 추진조직은종속관계가아니며상호커뮤니케이션을중요시한다 3.2. 추진체계 각부문의담당임원을챔피언으로하여개선활동을중점적으로전개하고 6 Sigma 위원회등의협의체를통하여활동실적을종합적으로평가함. Master Black Belt 챔피온 6 Sigma 위원회 ( 평가, 심의 ) 개선팀 (BB, GB, WB)

13 I. 6 시그마경영의이해 3.3. 추진인력역할 à Champion의역할 6 Sigma 전략과목표를설정하고, 6 Sigma 달성을위한추진과정을조율한다. Champion 은어떻게그것을해야하는가? Black Belt, Green Belt 의양성 Project 의선정및승인 적절한수행자원선정 목표의수립 Cross functional 한협조를유도 추진상의장애물을제거 à Master Black Belt 의역할 MBB 양성 Course 를수료하거나, 동등의자격이인정되는자에대해임명함 훈련과정의개발과수행 Black Belt 에대한조언자이자코치 추진프로세스가엄격히수행되도록함 알고있는지식에대한강의를수행 사업부가 6 Sigma 기술에능숙할수있도록함

14 I. 6 시그마경영의이해 à Black Belt 의역할 à Green Belt 의역할 Black Belt 는개개인의훈련과 6 Sigma 전략간의시너지효과를실현할수있는잠재력이있는사람들이다. Project 리더 GB 양성, Project 지도 방법론의적용 변화의주체 Full-Time Project Work à Quick Win Leader 의역할 Project 수행 방법론의적용 변화의주체 Part-Time Project Work ( 업무와개선활동병행 ) 변화의불씨 ( 촉진자 ) 방법론의적용 Part-Time Project Work ( 업무와개선활동병행 )

15 II. 6 시그마방법론

16 II. 6 시그마방법론 1. 방법론개요 o 6시그마방법론에는 DMAIC방법론과 DFSS(Design for Six Sigma) 방법론이있다 DMAIC 방법론 : 기존의프로세스의품질을개선하고자할때주로사용하며, 6시그마과제를수행하기위해사용하는가장일반적인방법론이다. (Quick Win 방법론도동일하게적용 ) DFSS 방법론 : 기존에프로세스가없거나또는신규상품이나서비스를설계 / 도입하고자할때주로사용함. o GE에서 DFSS 방법론을채택하는경우 새로운사업기회의모색과전략수립할때 수행할프로세스가없거나, 새로운상품이나서비스를설계 / 도입하고자할때 DMAIC의각톨게이트가완성되고난후의데이터나정보가 DFSS적방법론을요구할때과제도출비즈니스시스템 ( 또는프로세스 ) DIDOV 신제품개발 DFSS Yes Identify Design Optimize Verify DMADV 프로세스의개발또는재설계 New Product Measure Analyze Design Verify No Define Yes New Process Measure Analyze Improve Control No DMAIC 제품, 프로세스의개선

17 II. 6 시그마방법론 2. DMAIC 단계별주요내용 단계 D Define M Measure A Analyze I Improve C 정의단계 측정단계 분석단계 개선단계 ( 문제정의 ) ( 현상파악 ) ( 원인검증 ) ( 원인개선 ) Control 관리단계 ( 효과유지 ) 주요내용 문제및 VOC 파악, 프로젝트정의 현수준확인, 잠재원인 X s 발굴 잠재원인검증및치명원인선정 치명원인별개선및효과파악 개선결과의문서화및유지관리 주요 Step Step1 문제파악 Step2 추진계획수립 Step3 과제승인 Step4 성과기준설정 Step5 현수준확인 Step6 잠재원인발굴 Step7 데이터수집 Step8 데이터분석 Step9 치명원인선정 Step10 개선안수립 Step11 최적화및검증 Step12 개선효과파악 Step13 문서화 / 표준화 Step14 관리계획수립 Step15 유지관리수행 Improve Control 검증된실행개선안이과거로회귀되지않도록표준화 / 시스템화하고, 지속적으로성과를유지 / 관리하는단계 치명적소수원인들에대한개선 Idea 도출과개선안을 적용, 검증을통해 Process 의최적화를달성하는단계 Define Measure Analyze 핵심개선성과지표 (CTQ) 의현수준을파악하고, 이에대한문제를야기하는잠재원인들을발굴하여현상파악을명확히하는단계 고객관점에서문제를정의하고, 문제에관련된핵심개선성과지표 (CTQ) 를선정하여, 과제추진범위및활동계획을수립하는단계 CTQ 에대하여변동을발생시킨잠정적주요원인 X 를분석, 검증함 으로써, 치명적소수원인인 Vital Few X 를도출하는단계

18 II. 6 시그마방법론 3. Quick-Win 방법론 특징 DMAIC 과제보다간략화한 Easy-6 Sigma 기법으로단기간에수행. 정성적현상분석및간단한통계활용만으로개선효과를가져올수있는문제해결방법론이다. Quick win 대상과제는쉽고빠르게적용할수있어야하며비용이적게들고팀과 해당관리자선의재량권내에있어야한다. 목적 쉽고빠르게적용할수있는현업의개선기법으로활용. 단기간의개선 / 문제해결체험을통해 6 Sigma 경영혁신마인드확산. 과제수행로드맵 Quick Win 추진 Process 는 DMAIC 의 5 단계와 12 Step 으로구성되어있으며, 각단계별로정해진 Step 에의거진행함 D Define M Measure A Analyze I Improve C 과제선정및 핵심개선지표 잠재요인도출및 세부개선계획 추진계획수립 선정및목표설정 핵심요인선정 수립및시행 Control 성과평가및유지관리 1. 추진과제선정 4. 핵심개선지표선정 6. 잠재원인도출 8. 개선안설계 10. 성과평가 2. 추진과제정의 5. 현수준파악및목표설정 7. 핵심요인선정 9. 개선안실행 11. 유지관리 3. 추진계획수립 12. 전사공유 기간 : 1~1.5 개월 ( 본기간은 Customizing 정도에따라더길어질수도있음 )

19 III. 6 시그마추진전략

20 III. 6 시그마추진전략 1. 추진조직 회장 사장 운영위원회임원 FEA 실무자 ( 재무팀장외 ) 경영혁신팀 전사전략수립 제도기획 / 운영 PJT 진도관리 챔피언활동지원 Champion ( 공장장 ) 품질관리팀 (Champion 보좌 ) MBB QW BB GB

21 III. 6 시그마추진전략 2. 마스터플랜 (Master Plan) (2000 년 ~ 2005 년 ) 2000 년 2001 년 ~ 2003 년 ~ 2005 년 ~ 도입및진단 본격적용및확산 체질화 목표 혁신역량진단과시범과제를통한성과체험 각공장중심의 6 시그마확산적용 R&D 부문으로확산 전사확산전개 추진범위 1 공장 3 공장 2 공장 4 공장 1 공장 3 공장 2 공장 4 공장 R&D 공장전체 현장개선 R&D 사무간접 공장전체 본사 방법론 D M A I C D M A I Quick-Win C D M D M Quick-Win A A I C D V DFSS D D D M M I A A D I D O C V V 인력양성 ( 교육 ) 과제수행 ( 지도 ) BB 00 BB 00 GB 00 GB 00 BB 00 BB 00 GB 00 GB 00 QW 00 QW 00 BB 00 BB 000 GB 00 GB 000 QW 00 QW 000 전사체계구축

22 III. 6 시그마추진전략 년추진일정 괄호안숫자는교육및지도일수.

23 III. 6 시그마추진전략 4. 인프라구축방안

24 부록 - 6 시그마용어정리 - 주요기법

25 6 시그마용어정리 l 가나다순 l ABC 순

26 용어정리 ᄀ 검정 (Test) : 모집단의모수의값이나확률분포에대하여어떤가설을설정하고, 이가설이옳은가의여부를샘플의데이터로판단하여통계적인결정을내리는것 결점 (Defect) : 검사단위가규격, 도면등의요구사항에서벗어나있는부분. 품질특성이의도된수준에서벗어난것, 또는 관련된제품이나서비스가정규적이고, 이성적으로예상할수있는사용요건을만족시키지못하게할수있는심각한상태. 결점단위 (Defective or Defective Unit) : 적어도하나의결점이있는제품이나서비스단위또는결합되었을때정규적이고 이성적으로예상할수있는사용요건을만족시키지못하게할수있는몇가지불완전요인들을가지고있는단위. 결함기회 (Defect Opportunity) : 불량발생으로야기될수있는모든조치 (Action) 나사건 (Event) 예 ) 배상요구양식의란 (Field) 계량형데이터 (Continuous Data) : 시간, 무게, 강도등과같이측정값이연속적으로나올수있는특성값을말한다. 계량형관리도 (Variable Control Chart) : 길이, 중량, 강도, 부피등과같은계량형품질특성치를사용하여작성된관리도. 1) x_bar - R 관리도 : 평균값과범위의관리도 ( 길이, 무게, 강도등 ) 2) median - R 관리도 : 메디안과범위의관리도 ( 순도, 시간등 ) 3) x-rs 관리도 : 개개의측정치와이동범위의관리도 ( 성분, 수확율, 순도등 ) 계수형데이터 (Discrete Data) : 결점의수, 사고건수, 에러수등과같이개수로셀수있는품질특성값을의미한다. 계수형관리도 (Attribute Control Chart) : 부품의개수, 불량률과같은계수형품질특성치를사용하여작성된관리도. 1) p 관리도 : 불량률관리도 ( 불량률, 불량등 ) 2) pn 관리도 : 불량개수관리도 ( 개수, 결점수등 ) 3) c 관리도 : 결점수관리도 ( 출근율, 결근율등 ) 4) u 관리도 : 단위당결점수관리도 ( 횟수등 )

27 용어정리 ᄀ 계측기 R&R(Gage Repeatability & Reproducibility) : 측정시스템자체가공정의변동값에얼마나영향을주는지를검토하는방법이며, 측정의반복성과재현성으로구성된다. 계측기의반복성, 재현성으로인한오차가공차에서차지하는비율을구해계측시스템의적합성을평가하는기법. 계통도 (Logic Tree) : 프로세스내의원인과결과를파악하기위한그림으로결과를원인별로전개하여사용한다. 고객의소리 (Voice of Customer ; VOC) : 고객이원하는주관적, 정성적품질특성으로고객의요구품질을지칭한다 공정 (Process) : 고객의요구에의하여자원및정보를제품과서비스로변환시키는데필요한일련의활동과작업을 말한다. 공정능력 (Process Capability) : 범위 (Range) 로서표현되는일을반복할수있는 프로세스의능력이다. 통계적으로능력은 6* 표준편차로서정의된다. 공정능력은안정된조건하에서측정해야의미가있다. 공정능력지수 (Process Capability Index) : 공정에서생산되는제품의품질변동이어느정도인가를양적으로정량화 시킨값으로공정의능력을측정한지수를의미한다. 공차 (Tolerance) : 규정된허용최대치와최소치와의차. 관리계획서 (Control Plan) : 특정제품의재료의공급에서완성품의출하, 납입에이르기까지의공정을도시하고각공 정의관리점과그관리방법을명백히밝힌것으로서구체적으로공정은어떻게배열되고, 공정에서어떤특성을살피 고, 누가공정을살피며, 어떤관리도를사용하는가를일목요연하게알수있도록나타낸것이다.

28 용어정리 ᄀ 관리도 (Control Chart) : 공정을관리상태로유지하기위하여 ( 관리용 ), 또는공정이관리상태에있는가를조사하기위하여 ( 해석용 ), 품질특성의변화를시간에따라그래프로나타낸것인데일반적인그래프와달리관리선이추가된것이특징이다. 관리이탈 (Out of Control) : 이상요인이존재하는공정의상태. 관리도상에서관리한계밖에점이있거나, 점들이 어떤패턴을보이는형태로표현된다. 관리한계선 (Control Limit) : 관리도에서변동의한계를결정짓는선으로관리상한선 (Upper Control Limit) 과관리 하한선 (Lower Control Limit) 이있다. 관리한계선안에모든점이있으면공정은정상상태라고판단하게된다. 귀무가설 (Null Hypothesis) : 현상태의변화나차이가없음을설명하는가설 규격 (Specification) : 표준중주로물건에직접또는간접으로관계되는기술적사항에관하여규정된기준, 규격 은두가지요소, 즉목표치와공차에의하여이루어진다 규격한계 (Specification Limit) : 품질특성에대하여허용되는한계값으로, 상한규격 (USL;Upper Specification Limit), 하한규격 (LSL;Lower Specification Limit) 이있다. 그린벨트 (Green Belt) : 과학적인기법을활용해문제를해결하는 6 시그마개선활동전문가로서개선프로젝트와 담당업무를병행하여수행한다. 기회당결함수 (DPO:Defect Per Oppertunity) : 결함이발생할수있는기회당나타날수있는결함수를의미하며, 발생한결함수를전체기회수로나누어계산한다. 예 ) 배상요구양식 (Form) 내에 10개의란 (Field) 이있고, 2개란에잘못기록 : 2 /10 = 0.20 DPO cf) 백만개당기회결함수 (DPMO:Defect Per Million Opportunity) : DPO수치에 100만을곱한수, 시그마로환산가능한수예 ) 0.20 DPO 1,000,000 = 200,000 DPMO or 약2.34시그마

29 용어정리 랜덤표본 (Random Sample) : 랜덤추출을통하여얻어진모집단의일부인표본. ᄂ 내부고객 (Internal Customer) : 프로세스의파트너로서우리가만든제품또는서비스를자기들의결과물로변화시 키는사람 ᄃ 단기공정능력지수 (Short Term Process Capability Index) : 공정에외부적영향, 다시말해서온도변화, 작업자변 경, 원자재변경등이없다고판단되는짧은기간동안의공정능력을나타내는지수. Zst, 30~50 의데이터로이루 어지는시간 ( 일 주 ) 단위의능력을표시 단위 (Unit) : 측정가능한기회 (Opportunity) 를가진어떤것 (Item) 예 ) 배상요구양식 단위당결함수 (DPU;Defect Per Unit) : 하나의단위 (Unit) 에존재하는결함수 (Defects) 를의미하며, 발생한결함수 를전체단위수로나누어서계산한다. 예 ) 배상요구양식에 10 개의란 (Field) 가있고 2 개란 (Field) 에잘못기록한경우 : 2 불량 / 1 Unit 즉, 2 DPU 대립가설 (Alternate Hypothesis) : 귀무가설의 반대되는 개념으로 변화나 차이가 있음을주장하는가설 ᄅ 랜덤추출 (Random Sampling) : 모집단을잘대표할수있도록모집단을구성하는모든원소마다표본으로선택될확률이같고, 한원소의선택이다른원소의선택에영향을주지않도록표본을추출하는방법이다. 어떤인위적인요소가없이무작위로표본을추출하는방법을의미한다.

30 용어정리 ᄆ 마스터블랙벨트 (Master Black Belt) : 6 시그마경영전문가이자개선프로젝트실행의지도전담자로서블랙벨트가수 행하는프로젝트에대해자문과지도를하며, 실행과정에서생기는각종애로사항을해결하고지원한다. 모수 (Parameter) : 모평균 ( μ), 모분산 ( σ), 모비율 ( p ) 등과같이모집단의특성을나타내는측도. 모집단 (population) : 조사연구의대상이되는특성을가지고있는전체집단 샘플 이나 데이터 에의하여조치를취하려고하는전체집단 ᄇ 반복성 (Repeatability) : 반복측정시에발생하는측정변동으로서, 한사람의측정자가동일특성에대하여동일한계측기로반복측정하였을때얻어지는변동이다. 작업자가조작하지않더라도스스로반복하는자동화된측정기의능력도포함된다. 변동 (Variation) : 산포, 즉어떤특성값에대하여각데이터값들이평균값에서얼마나떨어져있는지를제곱의합으로 나타낸값. 공정의개별값들간에불가피하게발생하는차이를말한다. 변동의원인은우연요인과이상요인으로나눌 수있다. 분산분석 (ANOVA;Analysis of Variance) : 분포의편차요인및상호관계를분석하여편차의원인을추구하는기법 불량 (Nonconformity) : 품질특성이의도된수준에서벗어난것, 또는관련된제품이나서비스가사양요건을충족시 키지못하게할수있는심각한상태 브레인스토밍 (Brain-storming) : 한주제에대하여관계되는사람이모여집단의효과를살려아이디어의연쇄반응을 일으키게함으로써자유분방하게아이디어를내게하는방법이다. 블랙벨트 (Black Belt) : 6 시그마전문가로서개선프로젝트해결의전담자이며교육및문제해결을위한상담자로도

31 용어정리 ᄉ 산점도 (Scatter Plot) : 쌍으로수집된데이터에대해한특성을가로축에, 다른특성을세로축에표시함으로써두 특성사이의관계를파악하는데사용하는그림 상관계수 (Correlation Coefficient) : 두변수사이의결합강도및방향을측정하는통계적인값. 상관분석 (Correlation Analysis) : 두변수사이의결합정도를파악하기위해서로대응하는두가지변량의상관관 계의정도를 1 에서 -1 까지의범위에서수치로나타내는통계기법. 생산자위험 : 허용가능한품질수준을가진어떤로트가거부 ( 또는기각 ) 될확률로서보통 5% 의유의수준을갖는 다. 소비자위험 : 허용가능한품질수준을갖지못한어떤로트가수용 ( 또는채택 ) 될확률로서, 보통 10% 의유의수준 을갖는다. 소수의핵심원인 (Vital Few) : 출력특성치에영향을주는요인중에서커다란영향을주는핵심적소수인자를의미 한다. 수율 (Yield) : 공정의각단계에서재작업또는부품폐기등의불량을고려하여공정의품질을관리하는지표. 실험계획법 (Design of Experiment ; DOE) : 실험을통해정보의효율적획득과관리를다루는통계학의분야

32 용어정리 ㅇ 외부고객 (External Customer) : 우리가만든제품또는서비스를구매하는사람 유의수준 (Significance Level) : 가설검정을할때제 1 종오류를범하는최대허용확률. 유의확률 (Significance Probability) : 흔히 p- 값 (p-value) 이라고부르며가설검정을할때귀무가설의기각여부를 결정할때사용된다. 유의확률이사용하고자하는유의수준보다작으면귀무가설은기각될수있고, 유의확률이 크면귀무가설을기각할수없게된다. 인자 (Factor) : 특성값에영향을주는원인중에서실험에서취급된원인을말하며요인이라고도한다. ㅈ 장기공정능력지수 (Long Term Process Capability Index) : 공정에외부적영향이있다고판단되는충분히긴기 간의공정능력을나타내는지수. Zlt, 100~200 의데이터로이루어지는시간 ( 주 월 ) 단위의능력을표시 재현성 (Reproducibility) : 측정사람간에발생하는측정변동으로서서로다른측정자가동일부품의동일특성에대 하여동일한계측기로반복측정하였을때얻어지는변동이다. 정규분포 (Normal Distribution) : 주사위를다수회굴렸을때와같은, 우연이지배적인많은현상으로부터만들어 진도수분포곡선으로서평균치에대한좌우대칭의종모양의분포를하고있다.

33 용어정리 ㅈ 정확도 (Accuracy) : 참값과시료평균과의차이에대한변동. 즉측정치가참값으로부터의치우침이크거나작은 정도를나타낸다. 제 1 종과오 (Type I Error) : 귀무가설이참일때대립가설을채택하는확률 제 2 종과오 (Type II Error) : 대립가설이참일때귀부가설을채택하는확률 종합수율 (RTY; Rolled Throughput Yield) : 전체적인수율과각프로젝트의수율의관계를구체화하는개념. ㅊ 챔피언 (Champion) : 6 시그마경영의수립과실행에대한책임자로서 6 시그마경영에대한진단과점검을통해경 영활동을지원하고관리하는역할을담당한다. 측정시스템분석 : (MSA; Measurement System Analysis) : 측정시스템에관련된측정데이터의편차의형태와양 에관한정보를얻는것. 새로운측정기기를인정하기위한기준을정비한다. 측정오차 : 관찰값이기준값으로부터편차를보이게하는모든종류의측정변이가갖는순효과. 층별 (Stratification) : 수집된데이터를어떤특징에따라몇개의그룹으로나누는것을말하며, 층별하여비교함 으로써결과에영향을미치고있는원인을찾아내고그영향의정도를파악할수있게해준다.

34 용어정리 ㅌ 통계량 (Statistic) : 표본평균 ( xbar ), 표본분산 ( s ), 표본비율 ( p ) 등과같이모수를추정하기위하여표본관측값들로부터계산되는값. 통계적가설 (Statistical Hypothesis) : 모집단에대한주장이나추측을말하며, 귀무가설 (H 0 : Null Hypothesis) 과대립가설 (H 1 : Alternative Hypothesis) 의두가설을설정하여표본데이터의정보를토대로두가설중어느하나를채택하게된다. 통계적가설검정 (Statistical Hypothesis Testing) : 표본데이터를기초로실험자가주장하고싶은가설의옳고 그름을판정하는통계절차. 통계적공정관리 (Statistical Process Control ; SPC) : 품질규격에합격할수있는제품을만들어내기위하여통 계적방법으로공정을관리해나가는기법을종합하여일컫는말이다. ㅍ 특성요인도 (Cause and Effect Diagram) : 문제또는결함의원인을파악하는데사용되는도구로서생긴모습때문에생선뼈그림 (Fish Bone Diagram) 이라고도한다. 파레토도 (Pareto Diagram) : 데이터를항목별로분류하여가장중요한항목이무엇인지를찾아내게해주는그림 표본 (Sample) : 어떤제품이나사람들로부터추출되는대표집단으로서그제품이나사람들의특성을평가하는 데필요한정보를제공하거나, 또는그사람들에대해취해지는조치의기반으로서활용된다. 품질기능전개 (Quality Function Deployment ; QFD) : 파악된고객의요구에서출발하여신제품에대한개념정 립, 설계, 부품조달, 공정전개, 제품전개까지모든단계를통해고객이원하는바가프로세스내의각기능과어

35 용어정리 ㅍ 표준편차 (standard deviation) : 분포의폭이나퍼져있는상태를설명하는데사용되는측정단위, 분산의제곱근 으로데이터 1 개당의산포를평균치와같은단위로나타낼수있다. σ 로표시한다. 프로세스 (Process) : 고객의요구를바탕으로자원및정보를제품과서비스로변환시키는데필요한일련의활동 과작업을말한다. 프로세스맵 (Process Map) : 프로세스를그림으로구체화시킴으로써프로세스가수행되는과정을계열별, 기능 별, 담당부서별로나타내고각부분의연결과정을도식화한것이다.

36 용어정리 ANOVA (Analysis of Variance) 분포의편차요인및상호관계를분석하여편차의원인을추구하는기법. Blocking 실험전체를동질적인몇개의블록으로나눈후, 각블록내에서요인효과를조사하는것을말한다. Brain-storming 한주제에대하여관계되는사람이모여집단의효과를살려아이디어의연쇄반응을일으키게함으로써자유분방하게 Idea 를내게하는방법. Bench Marking 경쟁우위를쟁취하기위하여산업의최고수준의기술혹은 Process를배워서경영성과를높이려는노력을말한다. 일반적으로업계의선두주자로인식되는기업의수준과자기회사의수준을비교연구하여, 자기회사의수준을향상시키고자하는행위를말함. CBR (Critical Business Requirement) VOB 를세분화및통합하여명확하고측정가능한회사내부의요구사항으로변환하고, 이중중요도가높은회사내부 의사항을골라내야한다. 이와같이사업에큰영향을미치는회사내부의핵심요구사항을 CBR 이라한다. CCR (Critical Customer Requirement) VOC는때로는애매모호하며감정적인경우가많다. 이러한 VOC 를세분화및통합하여명확하고측정가능한고객요구사항으로변환하고, 이중중요도가높은핵심고객요구사항을골라내야한다. 이와같이사업에큰영향을미치는고객의핵심요구사항을 CCR 이라한다. Central Limit Theorem : 중심극한정리 샘플수가충분히크다면 ( 일반적으로 30 개이상 ) 분포는근사적으로정규분포를띄게된다는정리. 많은현상이정규분

37 용어정리 Continuous data : 연속형데이터 무한히분리될수있는연속형내지는규모에대해측정된어떤변수. 주요형태는시간, 금액, 크기, 무게, 온도, 그리고 스피드를포함한다. 또한, 가변데이터 로서간주된다. Control Limit : 관리한계선관리도에서변동의한계를결정짓는선 - Upper Control Limit( 관리상한선 ) - Lower Control Limit( 관리하한선 ) COPQ (Cost Of Poor Quality) : 저품질로인한총비용저품질문제로인하여발생하는비용으로서, 저조한수율, 검사코스트, 품질보증코스트, 폐기코스트, 재작업코스트등과같은눈에보이는코스트뿐만아니라사이클타임, 운전자금증가, 납품지연, 매출저하, 브랜드이미지손상등과같이눈에보이지않는코스트도포함된다. 식스시그마 project 의성과는 COPQ 로측정된다. CTQ(Critical To Quality) CTQ는고객이생각하는품질에결정적인영향을미치는요소이며, 과제의개선성과지표로볼수있다. 즉, CTQ는고객의요구사항을만족시키기위해관리하여야할상품이나서비스의핵심품질특성을말하며, 측정가능하고정량화할수있어야한다. Discrete data : 이산형데이터 무한히분해될수있는규모로계량화되지않은데이터. 특성이나범주의총계, 비례, 비율 ( 예를들어, 성, 대출유형, 부 서등 ) 을포함한다. 또한 ' 속성데이터 ' 로서간주된다. DPMO (Defect Per Million Opportunities) 100 만번의기회당발생결함수 = PPM (Parts per Million)

38 용어정리 DPU (Defect Per Unit) 하나의단위에존재하는결함수의비율을의미하며, 발생한결함수를전체단위수로나누어계산한다. 단위당결함수 = 에러수 / 단위 Descriptive Statistics : 기술통계 데이터를수집, 정리, 분석평가하는일련의통계기법. Dashboard 고객이생산자의품질특성을평가하는도구. DFSS (Design For Six Sigma) 신제품개발단계의 6σ 설계능력확보를위한개발단계사전품질확보절차로서, 기존의제춤및프로세스가없거나미비할때신규도입및개발을위한 6 시그마방법론이다. Effectiveness : 효과성 프로세스산출물이고객들의요구 ( 예를들어적시배달, 규격준수, 서비스경험, 정확성, 부가가치특성들, 고객만족수준 ) 를얼마나잘만족시키는가에관련된측정. 고개만족에주로연결된다. Efficiency : 효율성 프로세스산출물 ( 예를들어프로세스의원가, 총주기, 소비된자원, 결점폐기, 폐기물의원가 ) 을산출하는데있어서사용 되는자원의양에관련된측정. 회사수익성에주로연결된다. F-Ratio 두개의변동 (variation) 을비교하기위해사용하는통계량. 분산분석 (ANOVA) 에서 F-Ratio 는우리가이해하는변동을이

39 용어정리 FMEA (Failure Mode And Effect Analysis) : 고장유형영향분석잠재문제의규명을통해문제예방을하고자하는분석적기법으로서, 고장유형 (Failure Mode) 과고장영향 (Failure Effect) 을분석하여결함요인과그영향들을분석하는것이다. 고장유형이란일정한비율로부품이나프로세스에결함이생기는것을말하며, 고장영향은고장유형을예방하거나개선하지않았을경우고객에게미치는영향의정도를말한다. 즉, FMEA는시스템이나기계의잠재적인고장유형를찾아내어, 시스템이나기기에영향을미치는고장유형에대하여적절한대책을수립함으로서고장을미연에방지하는방법이다. - 활용업무대상에따른 FMEA의형태 : Design FMEA, Process FMEA, System FMEA 1 Design FMEA : 신제품이나서비스개발설계시설계 Review 활동과연계되어있는것으로사전에문제점을도출, 조치하여사후문제발생방지를위해사용함. 2 Process FMEA : 제품의생산공정, 업무프로세스등현행공정의관리상태및공정문제점들이재발되지않도록방지하기위하여사용함. 3 System FMEA : 시스템의특성을보다효과적으로분석하고평가하기위한운영체제측면으로사용하며, 전체시스템에서발생되는문제점을신속하게평가하고개선하기위한대안마련체계를구축하는데사용함. Fool-Proof System : 에러방지시스템 작업자가실수하는것을방지하거나, 실수를쉽게찾아낼수있도록해주는일종의메카니즘이다. Fool-Proof System 제 품에결점을유발하는이상요인을제거하거나, 양품인지, 불량인지를손쉽게적은비용으로검사하도록하는데사용된다. Gage R&R (Gage Repeatability &Reproducibility) 측정시스템자체가공정의변동값에얼마나영향을주는지를검토하는방법이며, 측정의반복성과재현성으로구성. KPIV (Key Process Input Variable)

40 용어정리 KPOV (Key Process Output Variable) 프로세스의주요 Output 변수. 각프로세스가낳은성과로서요인간인과관계가 KPOV 를좌우한다. KPOV 는 CTQ, VOC 와의정합성이중요하다. LSL (Lower Spec. Limit) : 규격하한 프로세스관리기준의하나로서이값보다큰것은모두규격외로취급한다. MSA (Measurement System Analysis) : 측정시스템분석측정시스템에관련된측정데이터의편차의형태ㆍ양에관한정보를얻는것. 새로운측정기기를인정하기위한기준을정비한다. 계측시스템은측정자, 측정설비, 자재, 계측방법, 계측환경으로구성된다. NVA (Non Value Added) 제품의기능, 특징등부가가치를창출하지않는업무와활동. Line 교체시간, 운반, 검사, 재작업, 분류, 재주문처리등. Process Map 프로세스를그림으로구체화시킴으로써프로세스가수행되는과정을시계열별, 기능별혹은담당부서별로나타내고 각부분의연결과정을도시화한것. Process Capability : 프로세스능력프로세스맵핑측정단계에서사용할경우에는시각적으로프로세스를이해하게함으로써 KPOV를분명히한다. 개선단계에서는 NVA( 비부가가치작업 ) 을없애고 VA( 부가가치작업 ) 를효율화해야할지점을밝혀준다. C단계에서는업무기능에들어있는문제점을밝혀준다.

41 용어정리 PPM (Parts Per Million) 불량률을백만단위로환산한값으로백만개의제품당불량품이출현하는숫자를의미한다. Ppk (Preliminary Process Capability) : 예비공정능력개발단계소시료로공정능력평가, 양산성을검증하는통계적기법.. QFD (Quality Function Deployment) 사용자의요구를대용특성으로전환하여완성품의설계품질을정하고, 이를각기능부품의품질, 그리고개개의부품품질과공정의요소에이르기까지이들간의관련을계통적으로전개하는것. 목적 : 품질보증과신제품개발을설계단계부터동시에진행시키기위한체계적인활동이며신제품의단기개발과품질확보를순차적으로추진시킬수있다. Randomization 실험단계의배정또는실험순서를랜덤하게결정하는것으로선택된요인외에기타원인들이실험결과에영향을미치 는것을막기위한방안이다. Regression analysis : 회귀분석 두개이상의변량을독립변수와종속변수로나누어독립변수의일정값과종속변수의관계를나타내는분석법. RPN (Risk Priority Number) FMEA 시불량유형이고객에게미치는심각성 (Severity), 발생빈도 (Occurrence), 발견하기쉬운정도 (Detectability) 를곱한것이다. RPN 은 Failure mode 의우선순위를평가하는데사용하는데 RPN 숫자가높을수록해당 Failure mode 는우선적으로조치를취한다. 또한 RPN 은조치후개선효과측정의수단으로도사용된다. RTY (Rolled Throughput Yield) : 종합수율

42 용어정리 Scorecard 채점표에해당하는말로내부적인관리도구로서활용. Significance Level : 유의수준 흔히 P-Value 값이라고부르며가설검정을할때귀무가설의기각여부를결정할때사용된다. 유의확률이사용하고자 하는유의수준보다작으면귀무가설은기각될수있고, 유의확률이크면귀무가설을기각할수없게된다. SIPOC 공급자 (Supplier), 투입물 (Input), 프로세스 (Process), 산출물 (Output), 그리고고객 (Customer) 의줄인말. ' 한눈 ' 에 높은수준으로프로세스를볼수있게한다. SPC (Statistical Process Control) 프로세스 Output의데이터를관리한계와비교하여모니터링하고불안정한패턴이나관리이탈상황이발생하면적절한조치를취하도록하는과학. 시간순으로불량율과같은 Output의샘플을반복적으로통계량을구해프로세스의행태를표현한다. Specification Limit : 규격한계품질특성에대하여허용되는한계값. - Upper Specification Limit( 상한규격 ) - Lower Specification Limit( 하한규격 ) Statistical Inference : 통계적추정 샘플집단의데이터에서전체를추정하는통계비법. Statistic Hypothesis : 통계적가설

43 용어정리 USL (Upper Spec. Limit) : 규격상한 프로세스관리기준의하나로서이값보다작은것은모두규격외로취급한다. VA (Value Added) 제품의기능ㆍ특징등부가가치를창출하는업무와활동, 조립, 도장, 청구서작성, 재료수령등. Variation : 변동 어떤특성값에대하여각데이터값들이평균값에서얼마나떨어져있는지를제곱의합으로나타낸값. Vital Few 출력특성치에영향을주는요인중에서커다란영향을주는치명적소수인자를의미한다. VOB (Voice of Business) : 회사내부의소리 회사내부의목소리를말하며공정내부의비용, 처리시간, 생산성등과같은고객의관점이아닌회사의이익에관계되 어나타나는 issue 를말한다. VOC (Voice of Customer) : 고객의소리 고객이원하는주관적, 정성적품질특성으로제공된제품이나서비스에대한고객의 불만, 반품, 민원등의반응으로제품및서비스에대한고객의요구사항을지칭한다. Yield : 수율 공정의각단계에서재작업또는부품폐기등의불량을고려하여공정의품질을관리하는지표. Z 값 :

44 주요기법

45 주요기법 구분 D( 정의 ) M( 측정 ) A( 분석 ) I( 개선 ) C( 관리 ) 부연설명 그래프 *** *** 3C 분석 * 벤치마킹 ** ** 9-Block Matrix * QFD *** 파레토차트 ** *** * SIPOC *** Kano 분석 * MSA( 측정시스템분석 ) * 정규성검정 *** *** 공정능력분석 *** *** COPQ 분석 *** *** Process Mapping *** 특성요인도 *** 브레인스토밍 *** *** *** XY- 매트릭스 *** FMEA ** ** 프로세스맵 *** 회귀분석 *** 상관분석 *** 가설검정 *** ** 친화도법 ** * 로직트리 ** * ECRS 법 * 실험계획법 (DOE) * 관리도 * *** 사용빈도 : *** ( 상 ), ** ( 중 ), * ( 하 )

46 주요기법 1. 그래프 (Graph) 1.1 개요그래프는데이터를도형으로나타내어수량의크기를비교하거나수량의변화형태를알기쉽게나타낸것이다. 1.2 특징 1) 한눈에내용을대략파악할수있다는점 2) 각각의데이터를비교하여이해할수있다. 3) 보는사람이알기쉽고구체적으로판단할수있다. 4) 데이터의변화추세나상관관계를파악할수있다. 5) 누구나손쉽고간단하게작성할수있다. 1.3 그래프의종류 1) 막대그래프 막대그래프는양의크기를막대의길이로표현한것으로서수량의상대적크기를비교하려할때흔히사용한다.

47 주요기법 2) 꺽은선그래프 꺽은선그래프는가로축에시간, 세로축에수량을잡고, 데이터를차례로타점하고그것을꺽은선으로이은것이다 창구이용율 전자금융이용률 년 1970 년 1980 년 1990 년 1995 년 2000 년 3) 원그래프 원래프는원전체를 100% 로보고각부분의비율을원의부채꼴면적으로표현한그림이다. 원그래프를만들경우일반적으로시계방향에따라크기순으로배열한다.

48 주요기법 4) 띠그래프 원그래프와원리가같지만전체를가느다란직사각형의띠로나타내고, 띠의면적을각항목의구성비율에따라구분한다. 이그래프는시간의경과에따른구성비율의변화를쉽게볼수있다. 100% 80% 60% 40% 창구 CD/ATM 기텔레뱅킹인터넷뱅킹 % 0% 년 2001 년 2002 년 2003 년 5) 레이더차트 레이더차트는평가항목이여러개일경우사용한다. 항목수에따라원을같은간격으로나누고, 그선위에점을찍고그점을이어항목별균형을한눈에볼수있도록해주는그림이다.

49 주요기법 2. 파레토차트 (Pareto Chart) 1) 개요 19세기이탈리아의경제학자 Alfred Pareto에의해발견. 국가전체의 80% 의부 (Wealth) 가국민전체의 20% 에의해소유 파레토차트는조셉쥬란에의해처음으로품질관리분야에적용되었다. 20 % 80 % 20 : 80 의법칙 20% 의원인이 80% 의불량을만들어낸다 Vital Few( 중요한소수 ), Trivial Many( 사소한다수 ) 700 생활비지출에대한 Pareto 차트 카운트 백분율 항목 주택임대료 의료보험 식비 자동차보험 가정보험 양육비 탁아비 카운트 백분율 누적 %

50 주요기법 3. SIPOC 1) 개요 SIPOC (Supplier-Input-Process-Output-Customer) 는 CTQ 를해결하기위한 Process 의전체흐름을요 약한흐름도이다. 2) 목적 - 일반적인프로세스의구성요소를횡으로도식화하여고객등의주요구성요소를파악하기위함. - 고객의정의및요구사항에대한분석과선정된 CTQ 에대하여고객의만족도와이익에가장큰영향을줄수있는개선영역이어디인지를도출해내고, 과제추진범위를설정함. 3) 프로세스맵 S I P O C ü 공급자 : 투입요소를당신의프로세스에공급하는사람 ü 투입요소 : 재료, 자원또는프로세스가실행하는데필요한데이터 ü 프로세스 : 프로세스는한가지`이상종류의투입요소를투입하여고객에게가치를제공하는산출물을생성하는모든활동등의집합체 ü 산출물 : 프로세스로부터생성되는고객요구에부합되는제품및서비스

51 주요기법 4. 공정능력분석 ( 시그마수준산출방법 ) Data 수집 연속형 이산형 Yes 정규분포인가? No Box-Cox 변환 불량 ( 이항분포 ) 불량? 결점? 결점 ( 포아송분포 ) 양품을 (1- 불량율 ) 계산 Yes 정규분포인가? No 공정능력분석 ( 와이블분포 ) No 수율 (e-dpu ) 을계산 Opportunity 를아는가? Yes 무결점율 (1-DPO) 계산 공정능력분석 ( 정규분포 ) Zlt 계산 Zlt 계산 +1.5 =Zst 시그마수준확인

52 주요기법 Ø 엑셀을이용한시그마수준산출예시집중국수작업구분의오구분률이 3.7% 일때이에대한시그마수준은어떻게되는가? 1 적합품률 ( 합격률 ) 을산출함. 적헙품률 ( 정상구분율 ) : 100% - 3.7%( 오구분률 ) = 96.3% 2 엑셀메뉴 > 삽입 > 함수 >NORMSINV> 확인 > 적합품률입력 > 확인 > 장기시그마수준 > 단기시그마수준 = 장기시그마수준 NORMSINV 선택 4 3 양품률입력 장기시그마수준 3 장기시그마수준 = 1.79 ( 의반올림 ) 4 따라서, 시그마수준 ( 단기 ) 은 = 1.79 ( 장기시그마수준 ) = 3.29 s 이다.

53 주요기법 5. 특성요인도 (Fish-bone) 개념특성 ( 결과 ) 에어떠한원인 ( 요인 ) 이있는가를알기쉽고, 보기쉽게나타내는것으로어떤일의결과 ( 특성 ) 와그것을유발시키는원인 ( 요인 ) 이서로어떻게관계되고영향을미치고있는지한눈에알수있게생선뼈모양으로나타내는기법 용어본래의의미구체적의미 특성 ( 결과 ) 특유의성질일의결과로나타나는것으로제품의품질, 원가, 생산량, 불량률, 안전상황등 ( 문제의정도를재는척도 ) 요인 ( 원인 ) 주요한원인 일의결과에영향을미치는원인으로써특유의성질에직접적으로영향을미치는것 ( 문제에영향을미치고있는대상 ) 작성방법 - 특성요인도작성시큰가지에는공정명을기입하던가또는다음의 5M + 1E 를원인유형으로작성함 : 사람 (Man), 재료 (Materials), 방법 (Methods), 기계 (Machines), 측정 (Measurements), 환경 (Environment) 원인유형 환경 정책 사람 원인 결과 ( 특성 ) 원인유형 ( 요인유형 ) 기술 절차 구조

54 주요기법 6. 브레인스토밍 1) 개요 브레인스토밍은 1941 년 BBDO 광고대리점의 Allex F. Osborn 이광고관계의아이디어를내기위해고안한일종의회의방식이다. 이기법은아이디어의발상과평가를철저히분리하기위한방법으로제안된아이디어에대한비판없이열린마음 혹은 자유로운사고 를사용할것을강조한다. 브레인스토밍은널리팀별로사용되는아이디어창출기법으로, 집단의효과를살리고아이디어의연쇄반응을불러일으켜자유분방하게 질 과관계없이가능한한많은아이디어를생성함으로써문제나문제에대한해결책이나개선을위한기회를찾기위해사용한다. 2) 브레인스토밍의네가지규칙 비판금지어떤제안에대해서도평가를해서는안된다. 아이디어에대한평가는보류되어야한다. 자유분방우스꽝스럽거나현실적이지않은아이디어라할지라도모든아이디어를환영한다. 엉뚱한아이디어일수록더좋다. 아이디어는색다른시각으로부터올때가많다. 수량추구아이디어는많으면많을수록좋다. 아이디어의수가많을수록훌륭한아이디어가나올가능성이높기때문이다. 결합개선참가자는자신의아이디어를제시하는것뿐만아니라다른사람의아이디어를더좋은아이디어로바꾸거나두세개의아이디어를결합하여훨씬더좋은아이디어로만들수있다.

55 주요기법 7. XY-Matrix XY-Matrix 는성과지표 (Y) 에영향을주는잠재인자도출후이들인자의우선순위를결정할때사용하는 Tool 로써, Process 에관련된모든사람들로하여금상품 / 서비스에영향을미치는중요한출력에대해서의견의일치를볼수있도록해준다. - XY 매트릭스는각출력변수 (X 인자 ) 의중요도를결정할수있게끔해주며이것은변수를중요도에따라 - 번호를매기는것으로이루어진다. - XY 매트릭스는연결을통하여개개의 X 가개개의 Y 에미치는영향을수치로나타낼수있게끔해준다. * XY-Matrix 예시

56 주요기법 8. FMEA 고객의주요요구에부응하지못하고 Process 나상품이실패할가능성을그형태와영향을조사 / 평가함으써파악하는 실패가능성을제거하거나줄일수있도록하는분석기법 - 고장을초래할수있는모든잠재적원인 ( 실패한 X s) 을담고있는살아있는문서로서관리계획에필요한사항의 - 목록을뽑는데사용될수있다. - 팀으로하여금 Process 개선에필요한활동을찾아내고, 이들의순위를결정할수있도록해준다. * FMEA 양식 [ 항목설명 ] - 공정기능 : Process Map의공정 ( 활동 ) 명을기입하고, 특성요인도의각요인 ( 예, 사람, 기계, 방법, 재료등 ) 을기입한다. - 잠재고장유형 : Process Map 각활동들의 Output (Y s) 을해당공정기능에맞게기입하고, 특성요인도의각인자의결과를기입한다. - 잠재고장영향및심각도 : 잠재고장영향은고장의유형이 CTQ에어떤영향을미치는지또는후행활동의결과인 - Y s에어떤영향을미치는지를기록하고, 그영향이얼마나심각한지를심각도테이블에따라가중치를부여한다. - 잠재고장원인및발생도 : Process Map의각활동의 Input (X s) 을기입하고, 특성요인도의각인자의원인을기입한다. 그리고, 이런고장원인은얼마나자주발생하는지발생도테이블에따라가중치를부여한다. - 현공정통제및탐지도 : 현공정에서고장유형을어떻게통제또는관리하고있는지그방법을기입한다. 그통제나관리방법은문서나기록형태 ( 예, 규정, 교육일지등 ) 그리고고장의유형을탐지해내는수준을탐지도테이블준해평가한다. - RPN 은심각도 * 발생도 * 탐지도로산출한다.

57 주요기법 * FMEA 작성사례 : 주소이전신고우편물업무처리개선