QC 7가지 도구(Tool)

소개글

QC 7가지 도구(Tool)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. SQC 개념

2. 히스토그램

3. 파레토 그림

4. 특성요인도

5. 각종 그래프

6. 산점도

7. 층별

8. 체크시트

본문내용

과의 관계뿐 아니라 결과와 결과, 원인과 원인의 관계까지도 포함해서 두 변수의 관계(상관관계)를 알아보는 도구인 것이다.
적용
주로 문제해결의 원인조사 단계에서 쓰인다. 특성요인도에서 결과와 요인 사이에 상관관계가 있으면 그 요인을 원인으로 판정하고, 그 원인을 어떻게 조정할 것인지 대책을 검토하게 된다. 상관관계가 없으면 조정 대상 밖이라고 판정해도 된다. 특성 요인도의 2가지 요인 사이에 상관관계가 있으면 그러한 요인은 원인과 결과의 관계이거나 원인에 연동하는 2가지 결과라고 추정할 수 있다.
이 밖에 개발단계, 생산 준비단계에서도 쓰인다.
대상
① 짝으로 된 두 변수
다른 도구에서는 크기라든가 무게 같은 어떤 한 가지 품질 특성을 취해 그 움직임을 알아보는 일이 많은데 산점도에서는 착륙시간과 소지두께 등 두 가지 품질 특성의 관계를 알아보는 것이다.
② 변수의 성질
원인으로 계수값을 취하지 않는다. 계량값을 취한다. 결과는 계수값, 계량값 어느 것이라도 좋다.
③ 원인으로 관리가 가능한 특성
원인으로는 기술적으로 관리가 가능한 특성을 취하는 것이 좋다.
만드는 법
[순서 1] 짝으로 된 데이터를 모은다.
짝으로 된 데이터 수는 30쌍 이상 되는 것이 바람직하다.
데이터의 유래를 명확히 해 둔다(층별). 예를 들면 2명의 작업자에게서 모은 데이터라면 각각 작업자별로 층별해 둔다.
[순서 2] 용지에 필요한 사항을 적어 넣는다.
데이터 X와 데이터Y의 최대값, 최소값을 구하여 이를 기준으로 하여 x, y축의 눈금을 매긴다. 2가지의 데이터가 한쪽은 원인이고, 다른 한쪽은 결과인 경우에는 x축에 원인을 취하고 y축에 결과를 취한다.
[순서 3] 데이터를 기입한다.
같은 데이터가 2개 있을 때는◎표를 한다. 층별한 항목이 있을 때는 한쪽을 ○표로, 다른 한쪽을 ×표로 기입한다. 명백한 착오라고 판단되는 데이터는 제외한다. 이 경우 원래의 데이터를 추측할 수 있을 때는 수정하여도 좋다.
잘못된 작성법
① 층별을 하지 않은 잘못
예를 들어 2개의 기계에서 만든 물건과 2곳에서 구입하는 부품은 그 데이터를 구분해야 한다. 그러한 데이터를 일괄해서 만든 산점도를 보고 있으면 올바른 판단을 할 수 없다.
② x축에 결과를 y축에 원인을 눈금으로 매긴 잘못
일반적으로 x축에 원인, y축에 결과를 매긴 그래프에 익숙해져 있기 때문에 반대로 눈금을 매긴 산점도를 그려 놓으면 보는 사람이 잘못 판단하는 일이 생길 수 있다.
활용법
산점도는 대개 한편이 결과고 다른 한편이 원인이다. 따라서 결과를 관리하지 않고 원인을 관리하려는 데 뜻이 있다.
① 점의 분포상태와 상관관계
산점도의 분포는 대별하여 다음과 같이 분류할 수 있다. 여기에서 재조사 또는 조처 등의 의사결정을 한다.
② 삐져 나온 값은 없는가?
산점도의 점의 집합에서 떨어져 나온 점이 없는지 점검한다. 떨어진 점은 대부분 측정착오, 데이터의 기록 미스나 작업 조건의 변화 같은 특별한 원인에서 비롯된다. 원인을 명백히 함으로써 공정 이상 같은 중요한 원인을 찾는 경우가 있다.
③ 층별
데이터를 모으는 단계에서부터 품질특성에 영향을 미칠 것으로 예상되는 층별 항목이 있을 때는 그 유래를 분명히 해 놓는다.
층별
층별이란?
층별이란 집단을 구성하고 있는 많은 것을 어떤 특징에 따라 몇 개의 그룹으로 구분하는 것을 말한다.
불량이 나왔을 때, 기계별이나 작업자별 또는 재료별, 시간별 등으로 구분해서 데이터를 잡으면 불량의 원인을 파악하는데 도움이 된다. 따라서 위에서 말한 바와 같은 데이터를 잡을 수 있도록 층별하여 로트별로 제품을 흐르게 하면 즉각 제품의 이력을 알 수 있고, 이상이 생겨도 액션을 즉각 취할 수 있게 된다.
이와 같이 필요한 요인마다. 데이터를 구분해서 잡는 것을 층별이라 한다. 층별의 방법 여하에 따라서 액션의 적부가 결정되어 버린다. 공정을 흐르게 하는 방식, 샘플링방식 및 데이터의 처리에 있어서 층별은 대단히 중요하다.
층별의 방법
서투른 층별을 하였기 때문에 모처럼 잡은 데이터로부터 아무런 상황도 파악할 수가 없게 되어 다시 한 번 층별을 하는 일이 없도록 어떠한 점에 주의해서 층별하면 좋은가를 알아보기 위해서 그 제품이나 제품 공정의 기술적인 지식이나 경험은 물론이고 특성요인도 등을 사용해서 특성치와 그 요인의 관계를 충분히 검토하지 않으면 안 된다.
층별은 기술적·요인별로 생각해서 여러 가지로 시도해 보는 것이 필요한데, 다음의 항목에 대해서 생각해 보는 것도 참고가 될 것이다.
① 작업자(사람)
개개의 작업자, 동일 작업을 하는 조 반 등, 직무별, 경험년수, 연령별, 신입자와 책임자
② 기계 설비
가공기계별, 공장별, 기계설비의 조정의 정도, 신구의 기계 설비별, 치공구별
③ 원재료
구입처별, 상표별, 구입시기별, 수입 로트별, 저장기간별, 저장장소별, 전공정의 제조 조건·시기별
④ 작업방법
작업방법별, 작업조건별, 로트별, 측정방법별
⑤ 시간
오전·오후별, 주야별, 작업개시직후·종료직전 등, 일별, 월초·중·말 등의 구별, 계절별
⑥ 환경, 분위기, 날씨
기온, 습도, 맑음, 흐림, 비, 바람의 유무, 위치의 원근, 조명의 명암
⑦ 신제품인가 구제품인가, 결함 등, 제품의 장소·포장별
다음은 히스토그램을 층별하여 나타낸 보기이다. A반, B반의 치수측정 데이터를 층별한 후 어떤 차이가 있는지 분명히 알 수 있다.
이와 같이 솜씨 있는 층별을 하면 대책이나 개선이 대단히 하기 편하여 진다. 층별한 데이터를 잡기 위해서는 데이터를 잡는 방법에 연구가 필요하다.
① 제품이나 부품에 번호를 매긴다든지, 운반 상자에 번호나 작업자 이름을 넣는다든지 해서 다른 것과 섞이지 않도록, 비록 섞이더라도 알 수 있게 한다.
② 정확한 정보를 잡을 수 있는 전표 시스템을 만든다. 층별한 데이터를 잡을 수 있도록 설계하여 둔다.
③ 재손질품이나 불량품을 두는 장소를 연구하여, 예컨대 현상별로 선반을 만든다든지 하여 층별하는 동시에 불량품의 많고 적음을 눈으로 볼 수 있도록 하여 둔다.
④ 체크시트를 사용해서 데이터를 잡는다.

키워드

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