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한 석유화학 플랜트의 반응기 운전 담당자는 늘 같은 조건으로 반응을 돌리지만, 어느 날은 수율이 98%, 또 어떤 날은 93%로 떨어지는 걸 발견했습니다.
현장에서는 “원료 탓일 거야”, “운전자가 바뀌어서 그래” 같은 추측이 오갔지만, 실제 원인은 공정 내부의 작은 변동(Variability)이 누적된 것이었습니다.
이후 해당 플랜트는 ROIS 운전정보시스템(Plant Information System)을 통해 수집되는,
반응기 온도, 유량, 압력, 농도 데이터 등을 통해 SPC(Statistical Process Control)를 실행했습니다.
실시간으로 온도, 농도, 유량의 변동을 관리도로 감시하자, 특정 구간에서 미세하게 온도가 상승하며 품질이 흔들리는 패턴이 확인되었습니다.
그 작은 패턴 하나를 조기에 잡은 덕분에, 불량률은 절반으로 줄고, 설비 트립(Trip)도 3개월간 ‘0회’를 기록했습니다.
플랜트의 품질 안정성은 더 이상 감(感)이나 경험에만 의존하지 않습니다.
데이터가 보내는 신호를 읽어내는 것, 그것이 바로 SPC의 역할입니다.
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SPC(Statistical Process Control)는
공정에서 발생하는 변동을 통계적으로 감시·해석하여 이상을 조기에 식별하고,
일관된 품질을 유지하도록 돕는 관리 체계입니다.
공정 변동을 일반 원인(공정 내 자연적 변동)과 특수 원인(비정상적 변동)으로 구분하고,
관리도(Control Chart)를 통해 시간 흐름에 따른 변화를 시각화하여, 선제적으로 대응할 수 있게 합니다.
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SPC는 단순한 통계 차트를 넘어,
스크랩·재작업·다운타임을 줄이고
운영 효율을 높이며,
제품 일관성을 강화하는
데이터 기반 의사결정의 핵심 도구입니다.
현장의 감에 의존하던 판단을 객관적 신호로 전환하고,
조치 타이밍을 앞당겨 품질 리스크를 미리 차단할 수 있습니다.
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① 가치 이해
SPC가 가장 큰 효과를 낼 지점을 먼저 정의합니다.
(예: 불량·낭비 감축, 규격 이탈 예방 등)
설비, 엔지니어링, 품질 등 전 부서의 관점을 함께 반영합니다.
② 공정 선정 & KPC 정의
우선순위 공정을 정하고 결과에 직접 영향을 주는
KPC(Key Process Characteristics)**를 명확히 합니다.
(예: 속도, 유량, 온도, 농도, 가동중단 등)
③ 데이터 수집 체계
센서/PLC 기반 자동 수집을 기본으로 하되,
필요 시 수동 입력(MDE)을 병행합니다.
기초 표본을 확보해 관리한계 산정을 준비합니다.
④ 관리도 구축
데이터 특성에 맞는 관리도를 선택합니다.
보조 분석 도구로 파레토 차트나 히스토그램을 활용합니다.
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