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**(Statistical Quality Control)**
공정이 정상적으로 운영되는지 실시간으로 감시하고, 문제가 발생하기 전에 조치를 취하는 것이 매우 중요합니다.
이를 가능하게 하는 대표적인 방법이 통계적 품질 관리(SQC, Statistical Quality Control)입니다.
SQC는 공정 데이터를 기반으로 품질을 모니터링하고, 이상 감지 규칙(Limit Rules)을 적용하여 조기 경보를 제공합니다.
이를 통해 품질 변동을 최소화하고, 예측 가능한 생산 환경을 구축할 수 있습니다.
이를 활용한 "공정 이상 감지 방법”을 살펴보겠습니다.
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| ✅ Outside Limits | 📌 설명 : 공정 값이 허용된 상한(Upper Limit) 또는 하한(Lower Limit)을 초과하면 즉시 경고가 발생 📌 의미 : 공정이 통제 불능 상태일 가능성이 높으므로 즉각적인 조치 필요 | | --- | --- | | ✅ 2 of 3 in Zone A | 📌 설명 : 3개의 연속된 데이터 중 2개가 **Zone A(평균 ± 2~3σ 범위)**에 위치하면 공정 이상 가능성이 높음 📌 의미 : 조만간 공정이 허용 한계를 벗어날 가능성이 있으며, 사전 점검이 필요 | | ✅ 4 of 5 in Zone B | 📌 설명 : 5개의 연속 데이터 중 4개가 **Zone B(평균 ± 1~2σ 범위)**에 위치하면 공정이 특정 방향으로 편향됨 📌 의미 : 점진적인 공정 이상이 발생할 가능성이 있으므로 원인 분석이 필요 | | ✅ 9 on one side | 📌 설명 : 연속된 9개의 데이터가 평균보다 위 또는 아래에만 위치하면 공정이 한쪽으로 지속적으로 치우치고 있다는 신호 📌 의미 : 공정 설정 오류, 작업 방식 변경 등의 영향을 받을 가능성이 높음 | | ✅ 6 slope up/down | 📌 설명 : 연속된 6개의 데이터가 지속적으로 상승 또는 하락하면 공정 변화가 발생하고 있음을 의미함 📌 의미 : 기계 마모, 원료 변화, 작업자의 실수 등이 원인이 될 수 있어 점검이 필요 | | ✅ 14 oscillating up/down | 📌 설명 : 연속된 14개의 데이터가 지속적으로 오르락내리락하는 경우 센서 오작동, 과도한 공정 조정 등의 원인이 있을 수 있음 📌 의미 : 공정 조절이 과도하거나, 측정 장비에 이상이 있는지 점검해야 함 | | ✅ 15 in both Zone C | 📌 설명 : 15개의 연속 데이터가 Zone C(평균 ± 0~1σ 범위) 내에서 유지되면, 공정 변동성이 비정상적으로 낮음을 의미함 📌 의미 : 센서 고장 또는 데이터 수집 오류일 가능성이 높아 확인이 필요함 |
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✅ Outside Limits (초과 한계 감지) 적용
설명 : 공정 값이 허용된 상한(Upper Limit) 또는 하한(Lower Limit)을 초과하면 즉시 알람 발생
의미 : 공정이 통제 불능 상태일 가능성이 높으므로, 즉각적인 조치 필요
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1️⃣ 즉각적인 대응 가능 : 데이터가 허용 한계를 벗어나면 바로 경고가 발생하여 즉시 조치를 취할 수 있음
2️⃣ 간단하고 직관적 : 초과 여부만 판단하면 되므로 분석이 간편하며, 누구나 쉽게 이해 가능
3️⃣ 위험한 공정 이상 탐지 : 공정이 심각한 문제 상태로 진입했음을 바로 감지할 수 있어, 신속한 대응이 가능
4️⃣ 정확한 이상 판단 : 한계선을 넘는 경우 확실한 이상 상황이므로, 불필요한 경보(false alarm)가 적음
5️⃣ 공정이 안정적인 경우 효과적 : 변동성이 크지 않은 공정에서 초과 한계를 설정하면, 명확한 품질 기준을 유지할 수 있음
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✅ 2 of 3 in Zone A 적용
설명 : 3개의 연속된 데이터 중 2개가 Zone A(붉은색 Zone)에 위치하면 공정 이상 가능성이 높음
의미 : 조만간 공정이 허용 한계를 벗어날 가능성이 있으며, 사전 점검이 필요
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1️⃣ 조기 경고 가능 : 데이터가 아직 한계를 넘지는 않았지만, 2개 이상이 위험한 구간(Zone A)에 위치하면 이상 발생 가능성을 사전에 탐지할 수 있음
2️⃣ 점진적인 공정 이상 감지 : 공정이 천천히 악화될 경우, 한계선을 넘기 전에 미리 감지할 수 있어 예방 조치 가능
3️⃣ 공정이 불안정할 때 효과적 : 변동성이 큰 공정에서도 지나친 경보를 줄이면서도 이상 징후를 탐지할 수 있음
4️⃣ 과도한 경보 방지 : 데이터가 단순히 한계를 한 번 넘었다고 해서 즉각적인 이상으로 판단하지 않음. 대신, 연속된 데이터의 패턴을 고려하여 신뢰도 높은 감지를 수행함
5️⃣ 한계를 넘지 않은 이상 징후 탐지 : 공정 값이 아직 허용 한계를 넘지는 않았지만, 위험 수준에 근접한 경우를 미리 포착할 수 있어 선제 대응 가능
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공정의 안정성과 품질을 실시간으로 관리하는 강력한 도구입니다.
이상 감지 규칙을 통해 조기에 공정 이상을 파악하면, 품질 저하를 방지하고 생산성을 극대화할 수 있습니다.
💡 핵심 정리
✔ SQC는 공정 데이터를 분석하여 품질 변동을 감지하는 강력한 품질 관리 기법
✔ 이상 감지 규칙(Limit Rules)을 활용하면 공정 이상을 조기에 발견하고 대응 가능
✔ 데이터 기반의 공정 관리로 불량률 감소, 생산성 향상, 비용 절감 효과 기대
여러분의 공정 품질 관리에 SQC를 적극 활용해보세요! 😄
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