6시그마 GB/BB 통합과정 수료
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01.12 - 01.15 동안 학교에서 지원하는 6시그마 특강을 수강했다.
6시그마란 20세기에 모토로라가 경영난을 극복하기위해 개발하고 GE에서 발전시킨 문제해결 방법론 인데, 고객관점에서 혁신을 위해 과제의 평균과 산포를 개선한다는 특징이 있다.
제조업에선 주로 정밀도를 개선해서 불량률을 낮춘다.
시그마 σ 란 통계에서 표준편차를 의미하는데, 정규분포 그래프에서 목표 스펙에 부합하는 상한/하한선 내부의 거리안에 6개 들어가는 것이 6시그마 수준이다. (3.4ppm)
하지만 분야에 따라서 목표가 반드시 6시그마 수준일 필요는 없다고 했다.
반드시 제조업에만 국한된 것도 아니며, 고객의 니즈에 맞는 개선과제를 선정함에 따라 여러 산업분야 (마케팅, 금융 혹은 IT)에도 적용이 될 수 있다고 한다.
6시그마는 5 가지의 절차 앞글자를 따서 DMAIC로 진행이 된다.
-Define : 경영환경을 고려하여 VOC(Voice of Customer)를 반영한 문제점 혹은 개선과제를 정의한다.
-Measurement : CTQ (Critical to Quality)의 특성과 현 상태의 시그마수준을 파악하고 개선목표를 정한다. 사전에 MSA(측정시스템분석)을 통해 데이터의 신뢰성을 확보한다. Project Y's 및 Spec. 확인
-Analyze : 도출한 CTQ에 영향을 미치는 잠재원인 변수(X's)를 파악하기 위해 데이터 수집, 가설검정과 통계분석을 진행한다.
-Improve : 정량/정성적인 핵심인자의 특성과 Y - X 간 관계를 규명하고, 실험계획을 통해 최적조건을 선정한다. 파일럿 테스트를 통해 최적안을 검증한다.
-Control : 합리적인 관리를 위하여 표준화 작업과 관리계획을 수립하고, 모니터링, 문서화 등의 작업을 통해 현업에 이관한다.
알게 된 것
- 공정능력분석(지수)에 대한 지식을 얻을 수 있었다. Cpk, Ppk, Cp, Pp
- 데이터가 활용할 만한 가치가 있는지 파악하기 위해 정규성검정, 분산검정, 평균검정 등의 절차가 선행된다는 사실을 배웠다.
- 가설검정- 귀무가설과 대립가설, P-value 와 유의수준에 대해 알게 되었다.
- 실험계획법이라는 것이 메뉴얼처럼 따로 존재했다는 것을 알게 되었다.
- 6시그마란 Y = f(X)의 관계와 비슷하다는 생각이 들었다.
- 이산형 데이터는 샘플수가 많을 수록 정규분포화 된다는 것을 배웠다.
이전에 소규모 빅데이터 분석 대회에서 천안시 부동산을 분석하였다. 그 당시에 데이터 표본을 수집할 때 대중적인 통계 사이트에서 이미 검증이 끝난 데이터들을 활용했는데, 이런 점에선 데이터의 신뢰성 검사라는 것이 선행되야한다는 것이 새롭게 다가왔다.
훗날 스마트팩토리 솔루션 회사에 들어가게 된다면, 회사의 이익과 직결되는 수율을 올리기 위해 분석하는 일을 해보고 싶은데 여러 관점에서 도움이 되는 수업이였다. 자격증은 덤!
