1장. 품질경영과품질향상

1부. 서론

1장. 품질경영과 품질향상

목차

1.1 품질의 의미와 품질향상

1.1.1 품질의 요소 1.1.2 품질공학 용어

1.2 품질관리와 향상의 역사

1.3 품질관리와 향상에 대한 통계적 방법 1.4 품질향상의 경영적 관점

1.4.1 품질철학과 경영전략 1.4.2 품질과 생산성의 연관성 1.4.3 품질 비용

1장. 품질경영과 품질향상

제품의 품질

제품 = 제조된 상품 + 서비스 학습 목표

1. 품질과 품질향상을 정의하고 논의한다.

2. 품질의 여러 가지 요소를 논의한다.

3. 현대 품질향상 기법의 발전을 논의한다.

4. 품질관리에 대한 변동과 통계적 방법의 역할을 논의한다.

5. Edwards Deming, Joseph Juran, Armand Feigenbaum의 품질경영철학을 설명한다.

6. Total quality management, Malcolm Baldrige 국가 품질상, 6시그마, 품질 시스템과 표준을 논의한다.

7. 품질과 생산성, 품질과 비용 간의 연결 관계를 설명한다.

8. 제품 책임에 대해 논의한다.

9. 품질계획, 품질보증, 품질관리 및 향상의 기능에 대해 논의한다.

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• 품질의 8가지 요소 : Garvin(1987), 산업체나 비즈니스 환경 1. 성능(performance) : 제품이 의도된 작업을 수행할 것인가?

2. 신뢰성(reliability) : 제품이 얼마나 자주 고장 날 것인가?

3. 내구성(durability) : 제품이 얼마나 오래 유지될 것인가?

4. 서비스(serviceability) : 제품 수리가 얼마나 쉬운가?

5. 심미성(aesthetics) : 제품이 얼마나 보기 좋은가?

6. 기능(features) : 제품이 무엇을 하는가?

7. 인지 품질(perceived quality) : 제조회사나 제품의 명성이 어떤가?

8. 표준에의 적합성(conformance to standards) : 제품이 설계자가 의도한 대로 만들어졌는가?

• 서비스나 상거래 기구(은행, 금융, 헬스케어, 소비자 서비스 기구 등): 세 가지를 추가

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1. 품질의 전통적 정의 : 품질은 사용 적합성(fitness for use)

사용 적합성: 설계품질(quality of design)과 적합품질(quality of conformance)

2. 품질의 현대적 정의 : 품질은 변동성에 반비례한다.

(inversely proportional to variability)

변속기(transmission) 예제

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• 품질향상(quality improvement) : 공정과 제품에서 변동을 줄이는 것

• 공정수행에서 과도한 변동은 종종 낭비(waste: 노력과 지출을 요구하는 수정활동) 를 발생시킨다.

그러므로, 품질향상에 대한 다른 유용한 정의는 낭비의 감소를 의미한다.

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• 품질과 관련된 모수 : 품질특성치(quality characteristic), critical-to-quality(CTQ)

• 품질특성치의 형태

1. 물리적(physical) : 길이, 무게, 볼트, 점도 2. 감각적(sensory) : 기호, 외양, 색

3. 시간적(time orientation) : 신뢰성, 내구성, 서비스

• 품질공학(quality engineering)은 제품의 품질특성치가 공칭치수(nominal value) 또는 원하는 수준에 있는지, 그리고 변동이 최소화되어 있는지 확인하는 데 사용 하는 운영상, 관리상, 기술적 활동의 집합

• 변동은 통계 용어로만 설명될 수 있기 때문에 품질향상 노력에서 통계적 방법은 주된 역할을 한다. 품질공학에 통계적 방법을 적용시키는 데에는 품질특성치를 나타내는 데이터를 속성(attribute) 데이터와 변량(variable) 데이터로 분류함.

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• 품질특성치는 종종 규격(specification)과 비교되어 평가된다.

• 공칭치수(nominal value) 또는 목표값(target value) 규격상한(upper specification limit, USL)

규격하한(lower specification limit, LSL)

• 품질특성치 : nominal-is-best(망목특성치) - 양쪽규격 USL, LSL smaller-is-better(망소특성치) - 한쪽규격 USL

larger-is-better(망대특성치) - 한쪽규격 LSL

• 불량품 : defective, nonconforming product

• 결점 : defect, nonconformity

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품질관리의 역사

1920년대 AT&T Bell 연구소는 품질부서를 설치하여 품질, 검사 및 시험, 그리고 제품 신뢰도를 강조.

1922-1923 R.A. Fisher는 실험계획과 농업분야의 응용에 관한 주요 논문을 연속적으로 발간.

1924 W.A. Shewhart는 Bell연구소 기술 비망록에 관리도의 개념을 소개.

1928 Bell 연구소의 H.F. Dodge와 H.G.Romig가 샘플링 검사법을 개발하고 정리.

1931 W.A.Shewhart는 생산과 관리도방법에서 사용하는 통계적 방법의 개요로서 ‘Economic Control of Quality and Manufactured Product’를 출판.

1932 W.A.Shewhart가 런던대학에서 생산과 관리도에 대한 통계적 방법을 강의.

1938 W.E.Deming 이 W.A.Shewhart를 초청하여 미국 농무성 대학원에서 관리도에 대한 세미나를 개최.

1940 미국 전쟁부서에서 고정데이터 분석을 위한 관리도의 사용지침을 발간.

1942-1946 통계적 품질관리에 대한 기초강좌가 산업체에 개설되었고 15개 이상의 품질협회가 북미에서 결성.

1944 Industrial Quality Control 출판 시작

1946 The American Society for Quality Control (ASQC) 결성. The International Standards Organization (ISO) 결성.

Deming이 일본 산업을 재건하는 직업교육을 돕기 위해 일본 방문.

The Japanese Union of Scientists and Engineers (JUSE) 결성.

1946-1949 Deming이 일본 산업체에 통계적 품질관리 세미나를 발표하기 위해 일본 방문.

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• 품질관리와 향상에 대한 통계적 방법 : 통계적 공정관리(statistical process control) 실험계획(design of experiments)

샘플링 검사(acceptance sampling)

• 샘플링 검사(acceptance sampling)

• 통계적 공정관리(statistical process control: SPC)

관리도(control chart) : Walter A. Shewhart가 1924년 제안, SPC의 주된 도구 적합품질(quality of conformance)를 관리, On-line technique

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• 실험계획(design of experiments: DOE)

G. Taguchi가 그 중요성을 강조, 설계품질(quality of design)을 관리, Off-line technique

• 품질공학의 주된 목표: 제품의 주품질특성치에서 변동의 체계적 감소

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• The Shewhart cycle : PDCA cycle as a model to guide improvement

1장. 품질경영과 품질향상

• Six Sigma 운동

Motorola 사가 1980년대 후반에 6시그마 프로그램을 개발

초점 : 제품의 주된 품질특성치에 고장이나 결점이 일어날 가능성이 매우 낮은 수준까지 변동을 줄이는 것

개념 : 공정에의 분산을 줄여서 규격한계가 평균으로부터 적어도 6 표준편차만큼 벌어져 있도록 하는 것

• DFSS - Design for Six Sigma

• 6시그마는 특정한 5단계 문제 해결형 시도 - DMAIC

정의(define), 측정(measure), 분석(analyze), 개선(improve), 관리(control)

1장. 품질경영과 품질향상

목차

2.1 DMAIC의 개요 2.2 정의 단계 2.3 측정 단계 2.4 분석 단계 2.5 개선 단계 2.6 관리 단계 2.7 DMAIC의 예

2.7.1 소송 문서

2.7.2 정시 납품의 개선

2.7.3 은행의 서비스 품질 향상

2 장. 공정 문제 해결을 위한 DMAIC 절차

2부. 품질관리와 향상에 유용한 통계적 방법 3장. 통계적 모형, 품질관리 및 향상

목차

3.1 변동의 설명

3.1.1 줄기-잎 그림 3.1.2 히스토그램

3.1.3 데이터의 산술적 요약 3.1.4 상자그림

3.1.5 확률분포 3.2 중요한 이산분포

3.2.1 초기하분포 3.2.2 이항분포

3.3 중요한 연속분포 3.3.1 정규분포

3.3.2 로그정규분포 3.3.3 지수분포

3.3.4 감마분포 3.3.5 와이블 분포 3.4 확률플롯

3.4.1 정규확률그림 3.4.2 다른 확률플롯

4장. 품질관리와 향상을 위한 통계적 추론

목차

4.1 통계학과 표본분포

4.1.1 정규분포의 표본추출 4.1.2 베르누이 분포의 표본 4.1.3 포아송 분포의 표본 4.2 공정모수의 점추정

4.3 일표본에 대한 통계적 추론 4.3.1 모평균의 추론

(분산이 알려진 경우)

4.3.2 가설검정에서 유의확률의 사용 4.3.3 정규분포 평균의 추론

(분산이 알려지지 않은 경우) 4.3.4 정규분포의 분산에 관한 추론 4.3.5 모비율에 대한 추론

4.4 두 표본에 대한 통계적 추론 4.4.1 평균의 차에 대한 추론

(분산이 알려진 경우)

4.4.2 두 정규분포의 평균의 차에 대한 추론 (분산이 알려지지 않은 경우)

4.4.3 두 정규분포의 분산의 비교 4.4.4 두 모집단의 비율에 대한 추론 4.5 둘 이상의 모집단: 분산분석

4.5.1 예

4.5.2 분산분석

4.5.3 가정의 검토: 잔차분석 4.6 선형회귀모형

4.6.1 선형회귀모형에서 모수의 추정 4.6.2 다중회귀에서 가설의 검정

4장. 품질관리와 향상을 위한 통계적 추론

• 점 추정량이 좋은 추정량이 되기 위해서는 조건 : 1. 불편 추정량(unbiased estimator)

2. 최소분산(minimum variance)

• 𝐸 ҧ𝑥 = 𝜇 , 𝐸 𝑠² = 𝜎² , 𝐸 ^𝑛−1

𝑛 𝑠² = ^𝑛−1

𝑛 𝜎² < 𝜎²

• 𝜎 의 추정

1. 표본표준편차 𝑠 이용 𝐸(𝑠) = ²

𝑛−1

1/2 𝛤(𝑛/2)

𝛤[(𝑛−1)/2]𝜎 = 𝑐₄𝜎 -> ො𝜎 = ^𝑠

𝑐₄ 𝑐₄ ∶ 부록 6 (2 ≤

n

4장. 품질관리와 향상을 위한 통계적 추론

• 범위의 방법이 표준편차 방법에 대비한 상대효율(relative efficiency)

• 범위를 이용하는 방법은 표본 크기가 𝑛 ≥ 10인 경우 극단값들 사이의 모든 정보를 무시하기 때문에 효율이 급격히 떨어진다.

그러나, 작은 표본 크기 𝑛 ≤ 6 에서는 아주 만족스럽게 작용한다.

4장. 품질관리와 향상을 위한 통계적 추론

• 통계적 가설검정 ≈ 관리도에서 관리/이상상태 판단

• 𝛼 = 𝑃 type I error = 𝑃 reject H₀ H₀is true}

𝛽 = 𝑃 typeⅡerror = 𝑃 fail to reject H₀ H₀ is false}

Power = 1 − 𝛽 = 𝑃 fail to reject 𝐻₀ 𝐻₀ is false}

• 품질관리

𝛼 : 생산자의 위험(producer’s risk) 𝛽 : 소비자의 위험(consumer’s risk)