설명
통계 공정 관리는 통계 분석에 바탕을 둔 품질 관리 방법입니다. 이 방법은 1920년대 Bell Laboratories에서 Walter A. Shewart의 아이디어와 통찰력을 바탕으로 창안했습니다.
SPC 이론은 모든 제고 공정에는 다양한 변동성 원천이 있다는 관찰에 바탕을 두고 있습니다. 목표는 최고 품질을 달성하는 것(즉, 사양준수) 이지만, 변동성으로 인하여 생산 제품이 서로 정확히 동일하게 일치하기는 어렵습니다.
두 가지 변동성은 다음과 같습니다.
- 일반 원인: 가공 시 무작위 분산 출력을 일으키는 알려지지 않은 요소로 인해 발생합니다.
- 특수 원인: 제한된 시간 내에 발생하고 생산 하위 집단에만 영향을 주는 외부 요소에 의해 발생하여 산발적으로 일어나고 예측할 수 없습니다.
이 두 번째 변동성을 확인하고 제거할 수 있다면 공정은 안정적이며 SPC 분석은 원인 파악에 도움을 줍니다.
SPC는 세 단계 활동을 정의합니다.
- 공정 이해: 공정 변동을 확인하고 각 통제 특성의 사양 한계를 정의해야 합니다.
- 변동 특수 원인을 반드시 제거하여 공정을 안정되게 만들어야 합니다.
- 관리 차트를 이용한 생산 공정 모니터링: 이 차트는 통제 특성의 시간에 따른 평균 또는 변동량 변화를 감지하는 데 사용됩니다. 관리 차트의 목적은 언제나 존재하고 특수 원인과 다른 변동성의 일반 원인을 파악하는 것입니다.
SPC 목표는 제품이 양호한지 파악하는 것이 아니라 불량품 생산을 예상하고 방지하는 것입니다. 이 작업은 관리 차트를 예측 도구로 사용하여 불량품 생산으로 이어질 수 있는 원인을 파악합니다. 관리 차트가 불안정한 공정이 있다고 알리면 (SPC 알람) 즉시 조치를 취해 생산을 관리하여 제품 제거와 생산 라인의 속도를 제한해야 합니다.
관리 차트가 아무런 알람을 보내지 않으면 공정을 “안정적” 또는 “관리중”이라고 볼 수 있으며 “공정 역량”은 "역량 연구"로 산출할 수 있습니다. 공정 역량은 향후 지정된 한계 내에 제품을 생산하는 공정 능력을 계산하는 지표입니다.
초기 Shewart 이론은 정규 분포에 의해 특성이 설명되는 공정에 바탕을 두었습니다. 시간이 지나면서 SPC는 개선되어 다른 분포 (Pearson 차트 사용)가 기술한 연속 특성, 이산 특성(P-차트 및 NP-차트 사용), 하나 이상의 결함이 있는 이산 특성(C-차트 및 U-차트)을 분석할 수 있게 됐습니다.
