1. 데이터 신뢰성 확인을 위한 데이터 수집 방법
데이터를 수집 시 무엇보다도 중요한 것은 필요한 데이터가 어떤 것인가를 파악하여 CTQ를 잘 설명할 수 있는 데이터가 무엇인지 선별하여 수집해야 한다.
- 데이터가 어떤 것인가에 대한 정확한 정의, 데이터 출처, 샘플의 크기, 및 데이터 수집자 등에 대한 명확한 기준을 세워야 한다.
- 데이터 수집 계획을 수립한다.
- 데이터 신뢰성에 대한 검증 작업을 수행한다.
2. 측정 시스템 분석
측정시스템은 측정자와 측정도구, 측정대상 및 환경 등으로 이루어져 있으며 측정시스템에서 말하는 측정이란 장치를 사용하여 특정 대상의 규모, 품질, 용량, 성능 등을 수치로 계량화하는 것을 말한다. 6 시그마 프로젝트에서는 이러한 측정시스템은 정확성과 정밀성을 전제로 해서 측정을 해야만 성과에 대한 검증 해야 한다.
Gage R&R = 측정기 변동 + 측정자 변동 + 측정자와 측정기의 교호 작용의 변동
- 정확성과 정밀성
정확성은 측정값들의 평균이 참값과 얼마나 차이가 나는가를 나타내고, 정밀성은 측정값들이 측정값의 평균을 중심으로 얼마나 밀도 있게 산포 되어 있는지를 나타낸다. - 반복성과 재현성
정확성의 경우는 일반적으로 Calibration(검, 교정), 즉 기계의 정확성을 검사하는 실험을 실시하여 해결할 수 있습니다.
정확성을 검증한 후에 Gage R&R을 실시하여 측정 시스템의 정밀성에 초점을 두고 평가한다. 즉, 반복적인 측정을 통해서 측정기의 정확성을 검증하고 여러 명의 측정자들이 측정을 재현해 봄으로써 측정자로 인한 변동을 최소화한다. 즉, 특정 측정 시스템을 이용해서 얻은 측정값들이 서로 얼마나 다른지 그 산포 또는 변동을 확인하는 것이다.
이 변동을 확인하는 방법에는 여러 가지가 있는데 그중에 하나가 바로 Gage R&R이다. R&R은 반복성과 재현성을 뜻하는 Repeatability와 Reproducibility를 나타낸다.
- 측정 시스템 분석 절차
정해야 할 항목 또는 특성을 결정
정을 위한 계측기를 결정, 확인 계측기 눈금에 오류는 없는지 확인해야 하며 필요하다면 계측기 간에 검/교정도 실시
자료수집(무작위 실험을 통해 측정 데이터 수집)
분석 단계
결과 도출
3. Gage R&R
측정 시스템 분석이란, 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해 측정기와 측정자 측정기와 측정자의 교호 작용으로부터의 변동이 프로세스 변동에 얼마나 영향을 미치는지를 분석하는 것을 말한다.
Gage R&R은 측정기와 측정자 측정기와 측정자의 교호 작용의 정밀성을 높임으로써 부품 간의 변동을 밝혀내는 것이 중요한 목적이다.
다시 말해서, 제품이나 서비스의 양과 질에는 변동이 없었는데, 측정이 잘못되어 이상이 있다고 나오는 경우를 사전에 방지하기 위해서 사용되며, Gage R&R은 데이터의 종류에 따라 계량형 데이터를 이용한 Gage R&R과 계수형 데이터를 이용한 Gage R&R로 나눌 수 있다.
2. 계량형 Gage R&R
계량형 Gage R&R은 10개의 표본을 대상으로 보통 2~3명의 작업자들이 2~3회 반복 측정한다. 우선, 먼저 표본 선정하고 이때 표본은 공정의 산포를 반영할 수 있도록 한다. 표본 선정 이후에는 작업자가 무작위로 표본을 1회씩 측정한다. 이때, 평가기준은 %Study Variation, %Contribution, number of Distinct Category 세 가지로 나타내고 결과치가 30%를 초과하면 해당 측정 시스템은 사용할 수 없는 것으로 판단한다.
3. 계수형 Gage R&R
계수형 Gage R&R은 측정 대상을 수치가 아닌 Go/ No Go 또는 적합 / 부적합으로 판정해야 할 때 사용하며, 20개의 표본을 준비하여 2명의 작업자가 무작위로 각각 2회씩 판정하는 것이 일반적인 방법이다.
80% 정도의 표본은 이미 적합 또는 부적합의 판정이 정확하게 난 것들을 준비한다. 나머지 20% 정도는 그레이 에어리어 즉, 엄격하게는 적합이지만 판단이 애매한 것이나, 부적합이지만 판단이 애매한 경우의 표본 확보가 가능하다면 준비하도록 한다. 하지만 그러한 판단이 어렵다면 적합과 부적합을 50%씩 준비한다.
계수형 Gage R&R에서 측정 시스템의 가, 부에 대한 여부는 다음의 네 가지 기준으로 판단할 수 있습니다. 먼저, 유효성은 적합 및 부적합을 변별할 수 있는 측정자의 능력을 말하고 오류 합격 확률은 부적합을 합격시킬 가능성을, 반대로 오류 불합격 확률은 적합을 불합격시킬 가능성을 말한다. 어떤 검사자들이 이 두 개 항목에서 높은 확률을 보였다면, 이 검사자들의 품질 검사 능력에 문제가 있다고 볼 수 있다. 마지막으로 편의는 측정자가 대상을 좋게 혹은 나쁘게 분류하는지에 대한 경향을 말해 준다.
※ 참고 자료
• 계량형 Gage R&R 평가기준
% Study Variation | % Contribution | No of Distinct Category | |
양호 | 10% 이하 | 1% 이하 | 10% 이상 |
비용과 중요성 고려 | 10 ~ 30% | 10% 이하 | 4 ~ 9% |
사용 불가 | 80% 이상 | 10% 이상 | 4% 이하 |
• 계수형 Gage R&R 평가기준
유효성(E) | 오류 불합격 확률 P (FR) | 오류 합격 확률 P (FA) | 편의 (Bias) | |
양호 | 90% 이상 | 5% 이하 | 2% 이하 | 0.8 ~ 1.2 |
비용과 중요성 고려 | 80 ~ 90% | 5 ~ 10% | 2 ~ 5% | 0.5 ~ 0.8 |
사용 불가 | 80% 이하 | 10% 이상 | 5% 이상 | 5% 이하 |
'6 Sigma > 일반 이론' 카테고리의 다른 글
[6Sigma] 잠재인자 발굴 (0) | 2021.06.16 |
---|---|
[6Sigma] 현 수준 파악 및 목표 설정 (0) | 2021.06.15 |
[6Sigma] 기초 통계 (0) | 2021.06.14 |
[6Sigma] CTQ(Critical To Quality) 선정 (0) | 2021.06.10 |
[6Sigma] 프로젝트 승인 (0) | 2021.06.09 |