현대 제조에서는 안정적인 품질 관리가 기업 경쟁력에 매우 중요합니다. 제조 공정이 점점 복잡해짐에 따라 전통적인 방법만으로는 더 이상 숨겨진 품질 문제를 효과적으로 식별할 수 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고급 데이터 분석 도구는 품질 엔지니어를 위한 강력한 도구가 되었습니다.
이 기사에서는 실제로 산업 사례, 즉 예비 데이터 탐색부터 최종 의사 결정까지 전체 프로세스를 다루는 분석 방법 및 도구를 통해 복잡한 품질 문제를 해결하는 방법을 탐구합니다.
문제 배경
한 제조 회사는 제조 과정에서 두 가지 핵심 원료(화합물 1과 화합물 2)의 품질이 크게 변동하여 제품의 일관성과 신뢰성에 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다. 예비 분석에 따르면 이러한 변동은 원자재 공급업체의 생산 공정 차이와 관련이 있을 수 있는 것으로 나타났습니다. 품질 변동의 근본 원인을 어떻게 찾아내고 그에 따른 관리 전략을 수립하는 것이 현재의 핵심 과제입니다.
문제를 심층적으로 이해하기 위해 팀은 다음 4가지 수준을 포함하여 데이터에 대한 다각도 분석을 수행하기로 결정했습니다.
- 관리도는 원료 품질을 모니터링합니다 . 특별한 사유로 인한 변동이 있는지 평가합니다.
- 공급업체 비교 분석 : 다양한 공급업체의 프로세스 차이와 그 영향을 식별합니다.
- 공정능력평가 : 생산공정의 안정성과 적합성을 측정합니다.
- 다변량 통계 분석 : 여러 변수 간의 잠재적인 관계를 찾습니다.
분석 전 정규분포 확인
데이터를 분석하기 전에 팀은 많은 품질 도구가 데이터가 정규 분포에서 나온다고 가정한다는 것을 깨달았습니다. 이 가정이 충족되지 않으면 평균과 표준편차를 기반으로 한 결과는 의미가 없습니다. 이에 연구팀은 분포분석을 통해 화합물 1과 화합물 2의 데이터가 정규분포와 일치함을 확인했다.
그림 1: 정규성 확인
관리도 및 공정 안정성
그림 2 : 관리도
팀에서는 관리 차트 도구를 사용하여 품질 문제를 추가로 분석합니다. 관리도는 상한(UCL), 중심선, 하한(LCL)을 통해 범위를 구분하며 이는 일반 변동과 특수 변동을 구별하는 데 사용됩니다. 공정 능력을 결정하기 위해 일반적인 변동을 정량화하는 동시에 특이한 변동을 제거하기 위한 조치가 필요한 경우가 많습니다.
관리도에서 다음을 수행합니다.
- 공정 데이터에 의해 생성된 점이 관리 한계 내에서 무작위로 분포되어 있으면 공정이 안정적이라는 것을 나타냅니다(일반적인 변동만 존재함).
- 점이 관리 한계를 벗어나면 특별한 변동이 있음을 나타냅니다.
결과는 다음과 같습니다.
- XBar 차트의 모든 점은 관리 한계 내에 있고 무작위로 분포되어 있어 공정이 안정적임을 나타냅니다.
- R 차트의 배치 10은 관리 한계를 초과하고 특별한 변동을 나타냅니다.
공정능력지수
Cp는 공정 분포 폭에 대한 사양 범위의 비율을 측정하는 반면, Cpk는 사양 한계를 기준으로 공정 중심의 위치를 추가로 고려합니다. Cpk ≥ 1.33은 일반적으로 최소 표준으로 필요합니다.
- 화합물 1에 대한 관리 차트: 모든 점은 규제 한계 내에 속하며 점의 분포는 무작위로 공정이 제어되고 안정적임을 나타냅니다. 그러나 R 관리도에는 배치 10이 규제 한계를 벗어났음을 보여주며, 이는 일부 특수 원인 변동이 있음을 나타냅니다. Cpk 값은 0.740, Cp 값은 0.805로 화합물 1이 불안정하고 그룹 내 범위가 넓어 규격을 충족할 수 없음을 나타냅니다.
그림 3 : 화합물 1 관리도 및 공정 능력 지표
- 화합물 2에 대한 관리 차트: XBar 차트는 배치 11이 빨간색 영역에 속하는 것을 보여 주며, 이는 공정이 제어되지 않고 불안정하다는 것을 나타냅니다. R 플롯은 Lot 5가 규제 한계를 벗어났음을 보여주며, 이는 일부 특수 원인 변동이 있음을 나타냅니다. Cpk 값은 1.005, Cp 값은 1.154로 화합물 2가 불안정하여 사양을 충족할 수 없음을 나타냅니다.
그림 4 : 화합물2관리도 및 공정 능력 지표
공급업체 분석
두 가지 화합물에 대한 특정 공정 변형을 발견한 후 팀은 공급업체 관점에서 이러한 변형을 탐색하는 데 집중했습니다. 각 공급업체의 관리 차트를 나란히 표시하면 그래픽을 통해 변동 원인을 시각적으로 이해하는 데 도움이 됩니다.
圖 5: 공급업체별로 그룹화된 화합물 1 및 화합물 2 관리도
그림 5에서 볼 수 있듯이 결과는 공급업체 A가 공급업체 B보다 배치 간 변동이 더 크지만 공급업체 A는 두 화합물 모두에 대해 안정적인 반면 공급업체 B는 화합물 1의 특별한 변동을 보여 변동을 유발합니다.
모델 기반 다변량 관리도(MDMVCC)
모델 기반 다변량 관리도를 사용하여 여러 공정 매개변수를 모니터링합니다. 이러한 유형의 관리 차트는 주성분 또는 부분 최소 제곱 모델을 기반으로 구성되며 각 차원을 독립적으로 모니터링할 때 무시될 수 있는 다차원 불안정성을 검색하는 데 사용됩니다. 또한 사용자는 대화형으로 드릴다운하여 전체 신호에 대한 개별 변수의 기여도를 분석할 수 있습니다.
圖 6:공급업체 A 和 B 모델 기반 다변량 관리도
그림 6에서 볼 수 있듯이 공급업체 A의 T² 값은 관리 범위 내에 있지만 공급업체 B는 배치 9, 10, 11에서 명백한 불안정성을 나타냅니다.
공정 능력 분석
공정 능력 분석은 사양 한계를 기준으로 공정 성능을 평가합니다. 안정적인 공정은 항상 사양 내에서 제품을 생산해야 합니다.
圖 7:공급업체 A 화합물 1 및 화합물 2 공정능력 상세 보고서
圖 8:공급업체 B 화합물 1 및 화합물 2 공정능력 상세 보고서
圖9: 공급자 A 화합물 1 및 화합물2골 플롯및 프로세스 성능 그래프
圖10: 공급자 B 화합물 1 및 화합물2골 플롯및 프로세스 성능 그래프
관찰：
- 공급업체 A의 두 화합물 모두 사양 내에 있지만 공정 능력이 좋지 않고 장기 변동과 단기 변동 사이에 큰 차이가 없습니다.
- 공급업체 B의 화합물 2는 사양 내에 있지만 가공 능력이 약간 부족한 반면, 화합물 1은 사양 내에 있고 화합물 2에 비해 가공 능력이 우수하지만 장기 변동과 단기 변동이 크게 다른 것으로 보입니다.
분석 후 의사결정
원재료의 특수 원인 변동을 감지한 후 팀은 다음 조치를 취하기로 결정했습니다.
- 모니터링 도구 도입 : 공급업체는 I&MR 차트와 다변수 관리 차트를 사용하여 원자재 품질과 주요 공정 매개변수를 지속적으로 모니터링하는 것이 좋습니다.
- 검출 빈도 증가 : 원료 품질 분석 빈도를 높입니다. 기존 검출 방법이 너무 느린 문제를 해결하기 위해 신속한 검출과 데이터 병목 현상을 줄이기 위해 초고성능 액체 크로마토그래피(UHPLC) 방법이 개발되었습니다.
- 측정 프로세스 최적화 : 기존 측정 프로그램을 개선하고 높은 측정 편차로 인한 오류 위험을 줄이고 후속 프로세스 자동화의 기반을 마련합니다.
- 목표 지향 개선 : 목표 플롯을 사용하여 전반적인 프로세스 안정성과 기능을 평가하여 모든 개선 조치가 핵심 품질 목표에 초점을 맞추도록 합니다.
요약
품질 엔지니어의 목표는 제조 우수성을 달성하는 것입니다. 프로세스 변동의 원인을 지속적으로 식별하고 제어하는 것은 품질 부서의 중요한 책임입니다. 품질 관리를 프로세스에 포함시킴으로써 우리는 유연성을 높일 뿐만 아니라 제품 및 서비스 요구 사항이 충족되도록 보장합니다.
특히 이 사례에서는 다음과 같은 JMP 주요 기능을 사용하여 데이터 분석을 통해 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 재료의 변동성을 식별하는 데 도움을 줍니다.
- 유통은 데이터 유통은 물론 다양한 품질 및 프로세스 플랫폼을 직관적으로 표시할 수 있습니다.
- 관리도 작성기는 변동의 원인을 직관적으로 이해하는 데 도움이 됩니다.
- MDMVCC 다변량 관리도를 사용하여 여러 공정 매개변수를 모니터링할 수 있습니다.
- 프로세스 역량 플랫폼은 프로세스 역량과 안정성을 분석하고 목표 플롯(Goal Plot)과 프로세스 성과 차트를 사용하여 변동성과 역량을 결합하므로 많은 수의 프로세스를 모니터링해야 하는 시나리오에 적합합니다.
과학적인 통계 분석과 도구를 적용하고 싶다면 이 사례는 복잡한 품질 문제에 대한 체계적인 솔루션을 제공합니다. 전체 프로세스에서 SPC(통계 프로그램 제어) 및 공정 능력 분석은 팀이 변동의 특수 원인을 효과적으로 식별하고 생산 프로세스를 최적화하는 데 중요한 역할을 했습니다.
우수한 제조 품질을 달성하려면 지속적인 프로세스 최적화와 품질 모니터링이 필요합니다. 안정적인 고용량 생산 프로세스를 구축함으로써 제품 불량률을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 기업의 시장 경쟁력도 크게 높일 수 있습니다.
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