종래의 통계적 품질관리(SQC: statistical quality control)와 SPC의 주요한 차이점은, SQC는 주로 검사(inspection)에 의한 품질의 탐지를 중심으로 불량품이 고객에게 가지 않도록 하는 QC 활동이고, SPC는 공정에서의 불량품 발생의 예방활동을 중심으로 하는 QC활동입니다. 이 차이점을 그림으로 나타내면 다음과 같습니다.
SQC는 제품의 다량검사(Mass inspection)에 의존하게 되므로 불량품을 탐지하고 선별하는 데 많은 재정적 낭비가 따릅니다. 또한 어떤 형태의 검사방법도 불량품을 완벽하게 발견하기 어려우므로 고객에게 불량품이 전달될 확률이 항상 존재하게 됩니다. 더 나아가서 불량품을 제조하는 실패비용과 다량검사 비용이 높아지게 되며, 전반적으로 공정의 생산성이 떨어지게 됩니다.
상대적으로 SPC는 끊임없는 개선활동과 품질정보의 공정피드백을 통하여 예방활동에 치중하므로 예방비용은 증가하나 실패비용이 거의 없게 되며, 검사도 공정상태를 확인하기 위한 소량의 샘플링검사(sampling inspection) 정도이므로 검사비용이 적게 듭니다. 공정의 생산성도 SPC쪽이 높아지게 됩니다.
즉, SPC는 주로 예방(prevention)활동에 치중하는 통계정보에 의한 피드백 관리활동이고, SQC는 주로 탐지(detection) 활동에 치중하는 불량품 선별 사후관리활동이라고 볼 수 있습니다.
SPC 운영의 시작은 판매부서(영업부서)에서 얻을 수 있는 소비자 요구 품질을 정확히 확보하는 데서부터 시작됩니다. 이 요구 품질의 기초 위에 품질기능전개(QFD: quality function deployment) 등을 통하여 만들려고 하는 제품의 품질특성 기준이 설정됩니다.
그리고 이 기준 위에 공정 간 반제품의 품질특성 기준과 각 공정의 관리 항목 설정이 이루어지며, 이와 같은 작업은 SPC 주관부서에서 생산부서와 협조하여 작성하여야 합니다. SPC 주관부서에서는 공정관리가 용이하도록 SPC 공정도를 작성하는 것이 바람직합니다.
SPC 공정도에 의하여 생산부서의 담당 사원은 SPC 유지 활동을 시행해야 하며, 이때 중점 관리 항목에 의하여 관리하여 주는 것이 바람직합니다. SPC의 유지 활동 중에 공정이 관리 상태라고 판정되면, 공정능력을 산출하여 공정능력이 충분한가를 판단할 필요가 있습니다. 충분하면 계속적인 SPC 활동을 벌어야 합니다.
개선한 결과가 좋으면 이를 표준화 시킨 후에 SPC 유지 활동으로 돌아가나, 개선한 결과가 미흡하면, 이를 중요 품질 문제로 등록한 후에 소집단(품질분임조, 품질 개선팀) 활동을 통하여 근본적인 개선활동을 벌어야 합니다.
이와 같은 상세한 내용을 운영체계로 작성한 것이 SPC 운영체계도입니다. 이 체계도에서 가장 핵심적인 요소는 SPC 유지 활동에 있어서 일상 데이터의 수집과 분석에 의하여 관리 상태에 있는가 없는가의 판단 여부로, 이때에 작업 일지 및 체크시트(check sheet) 등이 유용하게 사용되며, 데이터 분석으로는 관리도 등 각종 그래프가 주로 사용됩니다.
SPC의 제일 적은 공정상에서의 품질변동(quality variation)입니다. 품질평균의 이동은 일반적으로 고유기술의 연구나 최적조건을 찾기 위한 실험 등으로 가능합니다. 그러나 품질변동이 큰 경우에 이를 줄이는 것은 쉽지 않은 일이며, 품질불량은 주로 이 품질변동에서 오는 경우가 많습니다.
예를 들어 승용차의 타이어의 수명분호가 위의 그림과 같아서 정규분포를 하며, 품질 산포가 상당히 크다고 가정을 합니다. 품질규격은 규격하한 (SL: lower specification limit)만 있고, 수명의 평균은 50,000km이고, 표준편차는 10,000km이며, 규격하한은 40,000km입니다.
이 경우에 타이어 네 짝의 수명이 모두 규격하한을 넘을 확률은 (0.8413)^4 = 0.50으로 50% 밖에 되지 않습니다.
즉, 불량타이어를 끼고 승용차가 달리고 있을 확률이 50%나 되며, 차량의 주행거리가 40,000km를 넘어가기 시작하면 굉장한 위험부단을 가지게 되는 것입니다. 만약 품질산포가 작아서 표준편차가 5,000km라면 타이어 네 짝의 수명이 모두 규격하한을 넘을 확률은 (0.9772)^4 = 0.91로 훨씬 안전한 운행을 할 수 있는 것입니다.
품질불량에서 오는 고객의 불만은 상당부분 공정상의 품질변동에서 발생하며, 품질변동을 줄여 주는 것이 SPC의 제일의 과제입니다. 품질의 변동원인은 대개 다음의 2가지로 분류할 수 있습니다.
1. 우연원인(chance cause or random cause)
생산조건이 엄격히 관련된 상태하에서도 어느 정도의 품질변동을 발생시키는 원인으로는, 작업자의 숙련도 차이, 작업환경의 변화, 식별되지 않을 정도의 원자재 및 생산설비 등의 제반특성의 차이를 말하며, 이원인들은 주로 만성적으로 존재하는 것들 입니다.
2. 이상원인(assignable cause)
작업자의 부주의, 불량자재를 모르고 사용하기, 생산설비상의 이상, 생산조건 잘못 맞추기 등으로, 이 원인들은 만성적으로 존재하는 것이 아니고 산발적으로 발생하여 품질변동을 일으키는 것들입니다.
SPC에서는 품질변동을 조사하여 그 원인을 우연원인과 이상원인으로 분리시켜, 이상원인은 현장에서 즉각적으로 조치를 취하여 없앨 수 있도록 하고, 우연원인은 관리자들이 시스템적인 접근(system approach)으로 투자에 의하여 품질변동의 크기를 축소시켜 나가야 할 것입니다.
예를 들면, 시스템적인 접근으로 생산설비의 개조, 작업방식의 개선, 작업자의 체계적 훈련, 환경의 변화에서 오는 영향을 줄이는 방법등에 대하여 고려해 볼 수 있을 것입니다.
SPC를 좀 더 체계적으로 이해하기 위하여 SPC의 흐름과 품질변동과의 관계를 살펴보겠습니다. 위의 그림에서 보는 바와 같이 공정에 설계품질이 투입되면 공정 안에서 5M1E(6M) 등을 대상으로 하여 품질변동을 작게 하면서 설계품질과 동일한 제조품질을 생산하기 위한 SPC 활동이 이루어집니다.
공정에서 제품이 생산되면 제품의 품질을 측정하고 평가한 후에 제조품질이 설계품질에 어느 정도 일치하는가에 대한 진단을 실시합니다. 진단을 실시하면서 품질변동원인을 통계적 수법 (관리도, 분산분석, 츨별 등)을 사용하여 우연원인과 이상원인으로 구분합니다.
원인이 상세히 구분되면 이상원인은 현장에서 조치를 취하고, 우연원인은 근본적인 시스템상의 조치를 강구하여야 합니다. 품질변동원인의 성격에 따라서 설계품질 자체를 어느정도 조정시키는 것이 바람직한 경우도 있습니다.
위의 그림에서 통계적 수법이 사용되지 않는 단계는 거의 없다고 볼 수 있습니다. 매 단계마다 필요한 데이터의 수집, 정리, 분석, 층별 등의 활동들을 체계적으로 실시해야만 SPC의 목적을 달성할 수 있을 것입니다.
SPC는 "공정에서 요구되는 품질이나 생산성 목표를 달성하기 위하여 PDCA 사이클을 돌려가면서 통계적인 방법으로 공정을 효율적으로 운영해 나가는 관리방법"을 의미하는 것입니다.
S(statistical): 통계적 자료와 분석기법의 도움을 받아서
P(process): 공정의 품질변동을 주는 원인과 공정의 능력상태를 파악하여
C(control): 주어진 품질목표가 달성될 수 있도록 PDCA 사이클을 돌려가며 끊임없는 품질개선이 이루어 지도록 관리해가는 활동
SPC는 끊임없는 공정의 개선추구 활동이며, 고객이 만족하는 제품을 생산성 높게 생산할 수 있도록 하는 현장의 관리기법입니다. SPC 자체가 모든 문제를 해결하고 공정을 항상 발전시켜 주는 것은 아닙니다. SPC는 공학적인 고유기술과 접목되어 불량원인을 쉽게 발견하도록 도와주며, 공정상태가 어떤가를 탐지하여 주고, 개선을 위하여 어떤 대책이 합리적인가를 결정하는 데 도움을 주는 과학적 관리기술입니다.
최근의 SPC 추진은 보다 적극적으로 IT를 활용하여 인과관계 데이터를 대응되게 수집 정리하여 실시간으로 정보화하고 있어서 S를 Source, P를 Process, C를 Contral로 표기하여 원인과 과정관리라고도 합니다.
SPC에 의하여 공정을 관리할 때 고유기술에만 의존하거나 또는 통계적 방법에만 의존해서는 안 된다는 것을 지적하고 싶습니다. 공정의 품질문제는 아래와 같은 정도로 다루는 것이 좋습니다.
통계학은 자연, 공업, 사회 및 일상생활의 온갖 현상을 연구하기 위하여 불확실성이 내표된 데이터의 선택, 관찰, 분석 및 추정을 통하여 의사결정에 필요한 정보의 획득과 처리방법을 연구하는 의사결정과학 (decision making science)라고 정의할 수 있습니다.
사회가 지속적으로 발전함에 따라서 통계학의 위치는 계속 중요해지고 있습니다. 우리 주위에 발생되는 엄청난 양의 데이터가 매일매일 발생하고 있으며, 이를 분석하여 정보를 얻는 것은 '정보화 시대'를 살아가는 우리들에게 필요 불가결한 요소입니다.
이러한 데이터 분석의 역할을 통계학이 해주며, 정보를 취득하고 불확실성하에서 의사결정을 도우며, 얻어진 정보를 체계적으로 보는 사고의 틀을 제공하고 있습니다.
'관리'라는 용어는 컨트롤(Control)과 매니지먼트(management)의 의미를 모두 가지고 있습니다.
컨트롤이란 어떤 정해진 목표를 달성하기 위해 표준을 설정한 후 이것에 대비시키면서 행동을 제어하는 활동을 의미합니다.
매니지먼트는 경영이나 품질의 어떤 정해진 목표를 달성하기 위하여, 조직을 만들어 그 활동을 계획하고 지시하고 통제하는 것을 말합니다. 매니지먼트는 컨트롤보다 보다 더 넓은 의미로 해석되는 관리입니다.
관리의 구성 요소는 총 4가지로 다음과 같은 단계로 나누어져 있습니다.
1. 목표달성에 필요한 계획(혹은 표준)을 설정한다. (plan)
2. 계획대로 실시한다. (do)
3. 실시한 결과를 검토하고 평가한다. (check)
4. 평가한 결과가 계획에 비해 차이가 있으면 필요한 수정조치를 취한다. (act)
이러한 단계를 계획(plan) → 실시 (do) → 검토(check) → 조치(act)의 영문의 첫 글자를 따서 간단히 관리의 PDCA 사이클이라고 부릅니다. 좋은 관리 활동은 PDCA 사이클이 계속적으로 돌아가면서 끊임없는 품질개선이 이루어져야 하는 것입니다. 이러한 PDCA 사이클은 데밍사이클이라고 불리기도 합니다.
일반적으로 공정이라고 하면 성형공정, 압출공정, 납땜공정 등과 같은 제조의 한 단계로 인식되고 있습니다.
하지만 공정은 보다 더 넓은 범주의 뜻을 가지고 있습니다. 공정(Process)는 제조, 사무, 서비스 등의 일에서 일정한 투입물(inputs)이 들어가서 요구되는 결과물(output)로 변화시켜 주는 활동(activity)을 수행하는 하나의 시스템을 말합니다.
공정에서는 결과물의 품질에 영향을 주는 많은 요인이 작용하게 되며, 이러한 원인을 잘 관리하여 주는 것이 SPC의 주요한 과제가 됩니다. 제조 공정 이외의 공정의 예를 몇 가지 들면 아래의 표와 같습니다.
투입물
활동
결과물
원고
가공되지 않은 데이터
씨, 비료, 토지
음식
판매문의
컴퓨터 처리
통계 처리
농작물 재배
먹고 소화시키는 것
영업판촉활동
문서
정보화된 보고서
농작물
에너지 발생
주문 받음
일반적으로 제조공정에서는 투입물로 5M1E { 인력(Man), 기계(Machine), 자재(Material), 방법(Method), 측정(Measurement), 환경(Environment)}가 되고, 또한 환경 (Environment)을 Mother Nature(어머니와 같은 자연)으로 명명하여 6시그마에서는 6M으로 나타내기도 합니다.
SPC활동으로는 투입물의 재료를 변화시켜주는 것(ex. 가열, 가류, 흡착, 조립, 용접)이 되고, 결과물로는 반제품또는 완제품이 됩니다. 5M1E(6M)를 더 세분화시켜 5M1JPE로 쓸 수도 있습니다. 5M1JPE는 5M1E(6M)에 지그(jig)와 부품(part)를 추가한 것입니다. 그러나 지그는 기계(Machine)에 포함시키고, 부품은 자재(Material)에 포함시킨다면 5M1E(6M)을 사용하여도 충분합니다.
