품질 4.0과 스마트 품질 경영

전사적 품질 관리

소비자들의 요구사항 증가 -> 많은 기업들은 여전히 전통적인 방식의 품질 관리 및 경영기법에 머물러 있다.

• 제품 복잡도 및 다양성 증가, 제품주기 단축, 세계화 및 규제 변화 등은 효과적인 품질경영 수행을 어렵게 만드는 요인들

품질 4.0

ICT 융합을 통해 종전의 사후검사 및 보증에서 벗어나 사전에 수집, 분석된 빅데이터를 활용하여 선제적 불량예지 및 보전 중심으로 진화된 품질 경영시스템

• 사물 인터넷, 빅데이터 분석 기술 등이 결합된 신개념

스마트 공장

환경을 고려하고 안전성을 확보하면서 빠르고 역동적인 시장 변화에 대하여 능동적으로 대응할 수 있는 지능형 디지털 시스템

• 디지털 변환은 통신기술을 비롯한 디지털 기술을 활용하여 사회와 개인, 그리고 기업을 변화시키는 총제적 활동

• 사물인터넷을 중심으로 더욱 발전

• 실시간 데이터를 이용하여 혁신적으로 공정이나 비즈니스 최적화를 도출해 나가는 경영활동

품질관리 개선 영역

예방적 품질 관리

• 제품 개발부터 시장 출시에 이르는 전 과정 상에서 제품의 품질을 보장하기 위해 설계된 프로세스
• 최고의 품질을 이루기 위해서는 가치사슬의 첫단계인 개념정의 및 제품설계부터 품질관리가 시작되어야 함

반응적 품질 관리

• 제품 판매 이후의 품질관리
• 고장 및 수리 처리 시간 : KPI
  신속하게 처리해야 된다.

빅데이터

크기

• 기존 시스템에서는 이미 개량보전 및 에방보전 이력, 품질관련 이벤트 등 대량의 거래 데이터를 보유
• 향후 IOT를 기반으로 설비, 디바이스 등으로부터 대량의 데이터가 시스템에 유입 될 것

다양성

• 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 센서 및 텍스트 데이터 등 비정형 데이터 등 다양한 형태의 데이터가 존재

속도

정확성

ANALYTICS

설명적 애널리틱스

데이터로부터 과거에 무엇이 발생했는지를 분석하기 위한 기법

• 상관관계를 모니터링하고 분석

진단적 애널리틱스

과거의 축적된 데이터를 바탕으로 인과관계를 찾아내어 왜 특정 품질관리 이벤트가 발생했는지를 밝히기 위한 분석기법

예측적 애널리틱스

통계학적 모델들을 활용하여 미래에 어떠한 사건이 어느 정도의 확률로 발색할 지를 예측하는 분석긱법

• 머신러닝이 주로 쓰인다.

처방적 혹은 규범적 애널리틱스

예측되는 이벤트를 위해 무엇을 하면 좋을지를 처방하는 것

스마트 품질경영 혁신방안

1. 실시간 커뮤니티 피드백을 제공하는 방안

2. 원격진단 및 유지 보수

• 원격 진단 기술은 센서들을 활용하여 근본 원인분석을 수행하고 사물인터넷을 기반으로 여러 설비의 센서 피드백을 결합하여 새로운 형태의 설비데이터를 확보
• 원격 진단을 통한 데이터를 기반으로 고객이 문제가 있음을 인식하기 이전에 품질문제를 해결하는 데 활용할 수 있다면 서비스 품질을 크게 향상

3. 고도화된 공급망 품질관리

• 공급업체 성과지표와 공장 및 공급양 수준의 사고 데이터 등 주요 데이터들을 적극적으로 취득하는 것이 중요
• 지능형 알고리즘이나 애널리틱스는 사례기반 추론 뿐만 아니라 경험적 방법을 활용하여 지속적으로 데이터를 분석