QC 7가지 도구

QC 7가지 도구란 Data 분석 및 품질개선을 위해 주로 사용되는 7가지 기법으로 품질 전문가가 아니라도 현장에서 쉽게 정보를 취함 하고 분석할 수 있도록 하는 툴입니다. 이 도구들에 대한 개념이 없으신 분들이라도 현재 업무에서 두세 가지 정도는 사용하고 계실 텐데요 설명을 보시면 아 이게 그거였구나 하고 생각이 나실 겁니다.

 

1. 파레토

 1) 파레토란?

   - 이탈리아의 경제학자 이름으로 Pareto의 이름을 딴 파레토차트는 조셉 쥬란에 의해 처음으로 품질관리 분야에 적용되었습니다. 파레토 차트는 이러한 중요한 요소를 구별하기 위한 일종의 막대그래프(Bar Chart)입니다. 막대는 크기가 큰 것부터 왼쪽에서 오른쪽으로 배열합니다. 현재 조사 중인 문제에 어떤 인자가 큰 영향을 미치는가를 알아보기 쉽도록 그래프의 위쪽에 누적 백분율을 나타내는 꺾은선 그래프가 놓입니다. 파레토 차트는 작성하기 쉽고 효과도 뛰어나기 때문에 품질개선팀에서 사용하는 가장 유용한 기법 중의 하나입니다.

 

 2) 작성방법

  a. 데이터 분류 항목을 결정한다.

    (결과의 분류 : 불량항목별, 장소별, 공정별 등), (원인의 분류 : 재료별, 장치별, 작업자 별 등)

  b. 기간을 정해서 데이터를 수집한다.

  c. 분류 항목별로 데이터를 집계한다.

    (데이터가 큰 항목부터 차례로 늘어 놓는다)

  d. 그래프용지의 가로축에 분류항목을 세로축에 특성 값의 눈금을 정한다.

  e. 데이터의 크기 순서로 막대그래프를 그린다.

  f. 데이터의 누적비율은 꺾은선그래프로 기입한다.

  g. 데이터의 누적비율은 꺽은선 그래프로 기입한다.

  h. 데이터의 수집기간, 작성자, 목적 등 이력을 기입한다.

파레토 예시

2. 특성 요인도

 1) 품질결과(effect)에 영향을 주는 원인(cause)과의 관련성을 시각적으로 나타낸 그림으로 잠재적 요인을 밝히는데 유용하게 사용될 수 있는 도구입니다.

  ※그 모양이 생선뼈와 비슷하여 '물고기 뼈 그림 이라고도 하는데, 이 기법은 품질개선 활동에서 널리 사용되고 있습니다. 또한, 일본의 품질관리 전문가였던 이시카와 가오루 박사가 고안하였기 때문에' 이시가와 다이어그램(Ishikawa Diagram)'이라고도 합니다.

 2) 원인 추구형 특성 요인도와 검토형 특성 요인도가 있다.

  - 특성이란 길이·속도·불량률 등 제품의 품질을 표시하는 품질특성이란 말을 줄인 것으로 제품 및 서비스의 성능이나 기능 또는 일의 결과를 나타낸 것이라고 할 수 있습니다.

  - 요인이란 원인 중에서 영향이 큰 것을 말합니다. 제품이나 서비스의 품질을 나타내는 특성은 수많은 원인에 의해서 변하고 그 원인은 무수히 존재한다고 할 수 있습니다.

그 원인중 특성에 영향을 미친다고 생각되는 것을 요인으로 하여 특성 요인도에 기입합니다.

 3) 특성 요인도 작성방법

  a. 품질 특성을 정한다.

  b. 큰 가지의 화살표를 긋고 그 오른쪽 끝에 특성의 결과를 기록한다.

  c. 요인의 그룹마다 더 적은 요인을 써넣는다.("왜?"의 반복 과정)

특성 요인도 예시

3. 체크 시트

 1) 정의 

   - 데이터를 조사, 확인하는 첫 단계

   - 종류별 데이터를 취하거나 확인 단계에서 누락, 착오 등을 없애기 위해 간단히 체크하여 결과를 알 수 있도록 만든 도표

 2) 목적

   - 공정관리를 위해 정기적으로 필요한 사항을 사전에 체크

   - 공정의 문제점 해결을 위해 현물을 보고 조사, 분석 공정 전체의 사항 파악

   - 정기적으로 변화사항을 기록하여 사고를 사전에 조치

 3) 작성 시 주의 사항

   - 한눈에 아아볼 수 있도록 한다. (숫자, 기호)

   - 간단하고 이해하기 쉽게 작성한다.

   - 중요한 항목이 누락되지 않도록 한다.

   - 무엇을 위해서 하는지 목적을 분명히 한다.

체크시트 예시

4. 히스토그램

 1) 정의

   - 데이터가 존재하는 범위를 몇 개의 구간으로 나누어서 구간에 들어가는 데이터의 발생 빈도수를 체크하여 막대그래프로 작성한 그림.

 2) 용도

   - 데이터의 분포 양상 파악

   - 데이터의 전체적인 모습 파악

   - 데이터가 갖는 산포의 크기 파악

   - 데이터의 중심의 위치 쉽게 파악

   - 데이터와 규격치 비교를 통한 여러 정보 획득 가능

히스토그램 예시

 5. 산점도

  1) 정의

    - 두 종류의 데이터의 관계를 그림으로 표현한 것으로서 데이터는 점의 형태로 표현되며 점이 흩어져 있는 모양을 띤다.

  2) 목적

    - 데이터가 흩어져 있는 모양을 보고 상관관계의 유무, 상관관계가 있다면 규격 범위를 맞추기 위해 어떤 값으로 조절하면 좋겠는지를 알고자 하는데 쓰임

  3) 산점도 보는 방법

산점도 예시

6. 그래프

 1) 정의

   - 그래프는 데이터를 도형으로 나타내어 수량의 크기를 비교하거나 수량의 변화 형태를 알기 쉽게 나타낸 것이다.

 2) 특징

   - 각각의 데이터를 비교하여 이해할 수 있다.

   - 보는 사람이 알기 쉽고 구체적으로 판단할 수 있다.

   - 데이터의 변화 추세나 상관관계를 파악할 수 있다.

   - 누구나 손쉽고 간단하게 작성할 수 있다.

 3) 그래프의 종류

   - 막대그래프는 양의 크기를 막대의 길이로 표현한 것으로서 수량의 상대적 크기를 비교하려 할 때 흔히 사용된다. 시간적인 변화를 나타내는 데는 적합하지 않지만 어느 특정 시점에서의 수량을 상호 비교하고자 할 경우에 사용하면 좋다. 
   - 꺾은선 그래프는 가로축에 시간, 세로축에 수량을 잡고, 데이터를 차례로 타점하고 그것을 꺾은선으로 이은 것이다. 꺾은선그래프는 막대그래프와 더불어 보기 쉬운 그래프 중 하나이다. 작성이 간단하고 한눈에 알기 쉽다는 장점이 있다. 
   - 원그래프는 원 전체를 100%로 보고 각 부분의 비율을 원의 부채꼴 면적으로 표현한 그림이다. 전체와 부분, 부분과 부분의 비율을 볼 때 사용한다. 예를 들면 앙케트에서 모은 데이터의 분류, 불량품의 원인별 분류 등의 경우에 이용하면 효과적이다. 원그래프를 만들 경우 항목은 일반적으로 시계방향에 따라 크기순으로 배열한다.

그래프 예시

 

7. 층별

 1) 정의

   - 집단을 구성하고 있는 문제(데이터)를 어떤 특징에 따라 몇 개의 그룹으로 구분하여 품질에 대한 영향 정도를 파악.

 2) 목적

   - 층별 이전의 전체 품질 분포와 층별 후의 작은 그룹의 품질 분포를 비교함으로써 품질에 영향을 끼치는 원인을 찾아내거나 그 원인의 품질에 대한 영향의 정도를 알아 봄.

 3) 층별의 효과

  - 데이터 전체로 막연했던 것이 명확해짐

  - 데이터에서 정확하고 유효한 정보의 획득

  - 특성에 대한 원인별로 대책이 용이

 4) 층별 작성 순서

  a. 층별 할 대상을 명확히 한다.

  b. 전체의 품질 분포를 파악한다.

  c. 산포의 원인을 살핀다.

  d. 데이터를 산포의 원인이라고 생각되는 것에 따라 작은 그룹으로 구분한다.

  e. 층별 한 그룹의 품질 분포를 서로 비교하고, 또 전체와 비교한다.

 5) 현장에서 많이 쓰이는 층별

항목	내용
시간별	시간별, 일별, 주별, 월별, 계절별...
작업자별	개인별, 조별, 숙련도별, 남녀별, 연령별...
기계, 장치별	공정별, 라인별, 기계 제작처별...
작업방법별	장소별, 속도별, 작업조건...
원료, 자재별	구입처별, 구입시기별, 저장기간, 장소별, 검사원별
측정, 검사별	시험기별, 계측기별, 방법별, 장소별