경영학에서 품질의 비용을 알아보아라.

품질의비용품질의비용 . 고객을 만족시키지 못하는 것이 불량 . 예방비용 . 평가비용 . 내부실패비용 . 외부실패비용 . 윤리와 품질  종합적품질경영종합적품질경영 그림 5.1 . TQM 수레바퀴  종합적품질경영종합적품질경영 . 고객 만족 . 사양적합성 . 가치 . 사용적합성 . 지원 . 심리적 인상 . 종업원 참여 . 문화의 변화 . 팀  종합적품질경영종합적품질경영 . 지속적 개선 . 카이젠 . 철학 . 품질에만 고유한 것은 아니다 . . 문제해결 프로세스  데밍의수레바퀴데밍의수레바퀴 계획 조치 실행 연구 그림 5.2 . 문제해결의 주기  6 시그마운동6 시그마운동 X X X X X X X X X 프로세스 평균은 프로세스 변동은 적당하나 변동이 적으나 목표에서 너무큼 벗어남 프로세스는 낮은 변동성을 가지며 변동을 목표에 맞춤 프로세스를 감소시킴 중앙에 맞춤 X X X X X X X X X XXX XX X X X 그림 5.3 . 6시그마 접근법은 변동을 감소시키며 프로세스를 중앙에 맞추는 것에 집중한다 .  6시그마개선모형통제개선분석측정정의6시그마개선모형통제개선분석측정정의 그림 5.4 . 6시그마 개선모형  합격판정표본검사법합격판정표본검사법 . 통계적 기법의 응용 . 합격품질수준 (AQL) . 공급사슬과 연결되어 있다 .  합격판정표본검사법합격판정표본검사법 그림 5.5 . 공급사슬에서 합격판정 표본검사법과 프로세스 성과접근법의 접점  통계적프로세스관리통계적프로세스관리 . 프로세스 변화를 감지하기 위해 사용됨 . 산출불의 변동 . 성과측정 . 변동 . 성과측정 . 속성 . 표본추출 . 표본분포  표본분포표본분포 1. 평균(mean) 은 관찰값의 합을 관찰횟수로 나눈 것이다 . nxxnii.. .1 단, xi n x = 품질특성 (시간 등 )의 관찰값 = 관찰회수 = 평균  표본분포표본분포 범위(range)는 최대 관찰값과 최소 관찰값의 차이이다 . 표준편차 (standard deviation)는 분포의 분산의 제곱근이다 . 표본에 근거한 프로세스 표준편차의 추정치는 다음과 같다 . .. .. 1 or 122 . . .. . . .. . . . nnxxnxxiii2 단, σ = 표본의 표준편차  표본분포와프로세스분포표본분포와프로세스분포 표본평균의분포평균프로세스분포 25 Time 그림 5.6 . 공정분포와 표본평균 분포의 관계  변동의원인변동의원인 . 공통원인 . 무작위의 피할 수 없는 변동의 원천 . 위치 . 산포도 . 모양 . 이상원인 . 파악하여 제거될 수 있는 원인 . 평균, 산포, 모양의 변화 . 프로세스가 통계적으로 관리된 후 사용된다 .  이상원인이상원인 평균 (a) 위치 시간 그림 5.7 . 검사실 분석 프로세스에서 이상원인이 공정분포에 미치는 영향  이상원인이상원인 평균 (b) 산포 시간 그림 5.7 . 검사실 분석 프로세스에서 이상원인이 공정분포에 미치는 영향  이상원인이상원인 평균 (c) 모양 시간 그림 5.7 . 검사실 분석 프로세스에서 이상원인이 공정분포에 미치는 영향  관리도관리도 . 프로세스 성과를 시간에 따라 표시한 도표 . 평균 . 관리상한 . 관리하한 . 관리도 이용 4 단계 1. 무작위로 표본을 추출하여 성과척도를 계산한다 . 2. 통계량을 그리라 . 3. 성과를 해치면 원인을 제거하고 , 개선하면 활용하라 . 4. 위 절차를 주기적으로 반복하라 .  관리도관리도 이상원인이 있는 듯 UCL 명목치 LCL 12 3 표본 그림 5.8 . 관리한계 , 표본분포 , 3 회 표본의 관계  관리도관리도 UCL 명목치 LCL 표본번호 (a) 정상 . 행동을 취하지 않음 그림 5.9 . 관리도의 예 변동  관리도관리도 UCL 명목치 LCL 표본 번호 (b) 런 . 행동을 취함 그림 5.9 . 관리도의 예 변동  관리도관리도 UCL 명목치 LCL 표본 번호 (c) 갑작스런 변화 . 모니터하기 그림 5.9 . 관리도의 예 변동  관리도관리도 UCL 명목치 LCL 표본 번호 (d) 관리한계 초과 . 행동을 취함 그림 5.9 . 관리도의 예 변동  관리도관리도 . 관리도에는 두 종류의 오류가 가능하다 . . 유형 I 오류 (type I error) 는 실제로는 그렇지 않은데 프로세스가 관리되고 있지 않다고 생각될 때 발생한다 . . 유형 II 오류 (type II error) 는 실제로는 그렇지 않은데 프로세스가 관리되고 있다고 생각될 때 발생한다. . 이러한 오차는 관리한계를 선택함으로써 통제될 수 있다 .  통계적프로세스관리의기법통계적프로세스관리의기법 . 변량 관리도 . R-관리도 UCLR = D4R 과 LCLR = D3R 단, R= 과거의R 값의 평균 , 관리도의 중앙선 D3, D4 = 표본규모가 주어져 있을 때 3σ 관리한계를 결정하는 상수  관리도관리한계계산을위한요인관리도관리한계계산을위한요인 표 5.1 |X -관리도와 R -관리도의 3시그마 관리한계 계산을 위한 요인 | 표본규모 (n) -Chart 의 요인 (A2) R-관리도의 UCL 요인(D3) R-관리도의 UCL 요인 (D4) 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1.880 0 3.267 1.023 0 2.575 0.729 0 2.282 0.577 0 2.115 0.483 0 2.004 0.419 0.076 1.924 0.373 0.136 1.864 0.337 0.184 1.816 0.308 0.223 1.777  통계적프로세스관리의기법통계적프로세스관리의기법 . 변량관리도 . x-관리도 UCLx = x + A2R 와 LCLx = x . A2R 단, x= 관리도의 중앙선 , 과거의 표본평균 혹은 목표치 A2 = 공정평균의 3 σ 관리한계를 결정하는 상수  x-관리도와R-관리도작성절차x-관리도와R-관리도작성절차 1. 자료를 수집한다 . 2. 범위를 계산한다 . 3. R-관리도의 관리한계를 결정하기 위해 표 5.1 을 사용한다 . 4. 표본범위를 표시한다 . 모든 자료가 관리되고 있다면 단계 5로 간다 . 그렇지 않다면 이상원인을 발견하여 제거하고 단계 1로 돌아간다. 5. 모든 표본에 대해 평균 x 를 계산하고 중심선 x 를 결정한다 .  x-관리도와R-관리도작성절차x-관리도와R-관리도작성절차 6. 표 5.1 에서 UCL과 LCL 에 포함되는 A2의 값을 찾아서 x 관리도를 작성한다. 7. 표본평균을 표시한다 . 모두 관리되고 있다면 프로세스가 통계적으로 관리되고 있는 것이다. 하나라도 관리되지 않는 것이 발견되면 이상원인을 발견하여 제거하고 단계 1로 돌아간다 . 이상원인이 도저히 발견되지 않는다면 이러한 관리되지 않는 점도 공통원인에 귀속시키고 다시 프로세스를 감시한다 .  다른형태의x-chart 다른형태의x-chart 프로세스 분포의 표준편차를 알고 있으면 x.관리도를 작성할 때 다음 식을 이용할 수도 있다 . UCLx = x + zσx 과 LCLx = x . zσx 단, σ= σ/ n σ(x) = 공정분포의 표준편차 n= 표본규모 x= 중앙선(과거 표본의 평균이나 프로세스의 목표 z= 평균과 편차배수 차이  속성관리도속성관리도 . p-관리도는 불량률을 통제하기 위해 사용된다 . . 표본은 합격 -불합격 판정을 포함하므로 이항분포를 기초로 하고 있다 . . 표본 불량률 분포의 표준편차는 다음과 같다 . ..nppp/...1 p= 관리도의 중앙선 이며 UCLp = p + zσp 이며 LCLp = p . zσp  p-관리도이용하기p-관리도이용하기 . 주기적으로 규모 n의 무작위 표본을 추출한다 . . 불량의 수를 센다 . . 표본불량률 p 를 얻는다 . . 만약 불량률이 UCL의 바깥에 있다면 프로세스는 변화하였으며 변동의 이상원인을 찾아 제거한다 . . 만약 불량률이 LCL 의 아래에 있다면 프로세스는 개선되었을 수 있으며 변동의 이상원인을 찾아 포함시킨다.  속성관리도속성관리도 . c-관리도는 서비스 /제품 단위당 결점을 셀 때 사용한다 . . 기본이 되는 표본의 분포는 포와송 (Poisson) 분포이다 . . 이 분포의 평균은 c 이며 표분편차는 .c 이다. UCLc = c + z.c 이며 LCLc = c . z.c  프로세스역량프로세스역량 . 프로세스 역량은 서비스 /제품의 설계 사양에 맞게 생산할 수 있는 프로세스의 능력을 말한다 . . 설계 사양은 주로 명목치 (nominal value; 혹은 목표 )와 허용오차(tolerance; 명목치의 위아래에 주어지는 오차의 한계 )로 나타난다 .  프로세스역량프로세스역량 그림 5.14 .공정분포와 사양의 관계  프로세스역량프로세스역량 그림 5.14 .공정분포와 사양의 관계  프로세스역량프로세스역량 그림 5.15 . 공정역량에 대한 변동 감소의 영향  프로세스역량프로세스역량 . 프로세스 역량 지수는 프로세스가 얼마나 잘 중앙에 놓여있고 변동성이 받아들여질 수 있는지 평가한다 . 단, σ = 공정분포의 표준편차  프로세스역량 .프로세스역량비율은프로세스변동성이문제의원인인가를검사한다. 프로세스역량 .프로세스역량비율은프로세스변동성이문제의원인인가를검사한다. 상한값 . 하한값 Cp 6σ =  프로세스역량결정하기프로세스역량결정하기 단계 1. 프로세스의 산출물에 대한 자료를 수집하여 평균과 표준편차를 구한다 단계 2. 프로세스 분포의 자료를 이용하여 프로세스 관리도를 작성한다 .  프로세스역량결정하기프로세스역량결정하기 단계 3. 프로세스에서 무작위 표본을 추출하여 이를 관리도에 기록한다 . 연속적으로 20개 이상의 표본이 관리한계 내에 들어 있다면 이 프로세스는 통계적으로 관리되고 있는 것이다 . 그렇지 않다면 변동의 이상원인을 찾아 이를 제거하여야 하며,이를 마친 후 다시 프로세스 분포의 평균과 표준편차를 계산하고 관리한계를 계산한다. 통계적으로 관리될 때까지 이 과정을 반복한다 .  프로세스역량결정하기프로세스역량결정하기 단계 4. 필요하면 프로세스 역량 지수와 프로세스 역량 비율을 계산한다 . 결과가 적절하다면 프로세스에 취한 조치를 기록하고 관리도를 이용하여 감시를 계속한다 . 결과가 적절하지 않다면 , 추가적인 원인을 찾아 산출물의 변동을 줄이거나 프로세스 분포의 중심을 규정치 가까이로 이동시킨다. 조치를 취하면서 계속 프로세스 분포의 평균과 표준편차를 계산하고 관리도를 새로 그려서 3단계를 반복한다.