[6 시그마] 5. 개선단계 - SOP, 실험계획법(DOE), 실험설계, 일원배치법

[6 시그마] 5. 개선단계 - SOP, DOE

개선(Improvement)단계에서는 분석단계에서 추출한 여러 핵심인자에 대한 개선조치를 하여 종속변수를 최적의 상태로 만드는 것이 목표이다.

핵심인자는 그 성격에 따라 다음과 같이 세 가지 형태로 구분할 수 있다.

• 단순한 개선을 필요로 하는 단순개선인자
• 절차를 표준화하여 개선 할 수 있는 인자
• 실험계획법을 통해 최적조건을 도출해야 하는 복잡한 인자.

이 중 첫 번째, 단순개선인자의 예로는, A부품보다 B부품을 쓰는 것이 비용, 품질 등의 면에서 좋다면 B를 선택하는 것이다.

두번째로 절차를 표준화 함으로써 개선을 할 수 있는 경우 표준화(예를 들어 SOP(Standard Operating Procedure)를 통해 개선할 수 있다.

마지막으로 핵심인자가 서로 상호관계를 가지고 종속변수에 영향을 미치는 복잡한 경우 실험계획법(Design Of Experiment, DOE)을 이용하여 개선을 꾀한다. 실험계획법을 적용하여 실시한 실험에서 나온 데이터를 분석하면 치명적 소수인자를 가려낼 수 있다.

개선 후 종속변수의 변동으로 인해 나타나는 시그마 수준이나 COPQ(Cost Of Poor Quality)의 차이를 통해서 개선이 얼마나 성과가 있었는지 파악할 수 있다. COPQ는 개선의 효과를 금액으로 환산하는 척도이다.

실험설계 개요

실험을 계획할 때에는 고려해야 할 사항이 몇가지 있다. 

1) 랜덤화 : 실험 단위나 순서를 랜덤하게 결정하여, 순서에 의한 영향을 배제하는 방법으로 난수표 등을 이용할 수 있다.

2) 반복 : 똑같은 실험을 여러 번 하여 추정치의 불확실성을 줄여주기 위해 사용한다. 하지만 비용도 증가한다.

3) 블록화 : 대조군의 조건이 같은 경우 블록화가 필요없지만, 조건이 다르다면 블록화를 먼저 해야한다.

일원배치법 (link)

일원배치법(one-way ANOVA)이란 관심의 대싱이 되는 하나의 인자(factor)와 종속변수 또는 산출물 간의 관계를 밝히기 위해 어떻게 실험을 실행하고, 이로부터 나온 데이터를 어떻게 분석하는지 살펴보는 것이다.

1) 모수인자(fixed factor)

    인자가 고정된 경우(예를 들어 반응기의 온도가 80, 100도씨인 경우)이다. 모수인자는 고정인자라고도 부른다.

    '이 인자의 수준에 따라 반응치가 달라지는지', '반응값에 대한 최적 조건은 무엇인지'가 분석의 관심사이다.

2) 변량인자(random factor)

    예를 들어 선정된 반응 온도가 아주 많은 반응 온도 중 랜덤하게 일부 뽑힌 경우이다. 변량인자의 경우에는 각 수준(예: 온도 조건)이 기술적으로 큰 의미를 가지지 못하므로 변랑인자의 수준 간 산포의 크기와 이 추정치가 반응값의 총 분산 중에서 차지하는 비율에 대해 관심이 있다.