(구) QC 7가지 도구[기본]

 

(구) QC 7가지 도구[기본]

 

 

안녕하세요. 마스터플랜입니다.

이번에는 QC7도구에 대해서 간단히 알아보고 각각의 도구에 대해서는 몇 개 포스팅으로 나누어 자세히 알아보겠습니다.

 

 

 

□ QC7도구란?

Data분석 및 품질개선을 위해 주로 사용되는 7가지 기법으로 품질 전문가가 아니라도 현장에서 쉽게 정보를 취합하고 분석할 수 있도록 하는 Tool입니다. 일본의 품질석학 이시까와 가오루는 “7가지 QC도구를 잘 활용하면 직장 문제의 95%가 해결 가능하다”라고 말했다고 합니다. 실제로 아주 복잡한 문제가 아닌 이상 QC7도구만을 활용하여도 충분히 개선이 가능합니다.

이번에 다루는 7도구는 과거에 유용하게 사용되던 도구이고 현재는 ‘신QC7도구’라고해서 새로운 7가지 도구가 있습니다.[연관도법/친화도법 등등]. 그 내용은 사뭇 다른데요 아직도 현장에서는 과거의 QC7도구를 더 선호하고 더 유용하게 사용되고 있습니다. 신7QC 도구에 대해서는 나중에 따로 알아보겠습니다.

□ QC7도구의 특징

1) 쉽고 간단히 작성할 수 있습니다.

2) 그림, 도표 등으로 표현되기 때문에 눈으로 보기 쉽습니다.

3) 현장의 관리/개선활동, 분임조 활동, 개선 프로젝트 활동 등 여러 용도로 사용될 수

있습니다.

4) 현장문제해결만이 아닌, 품질관리, 판매관리, 신제품개발 및 사무관리 등에서도

광범위하게 사용될 수 있습니다.

 

1. 특성요인도

특성[결과]에 어떠한 원인[요인]이 있고 서로 어떻게 관계되고 영향을 미치고 있는지 한눈에 알 수 있게 물고기뼈 또는 나뭇가지 모양으로 나타낸 기법입니다. 문제가 되고 있는 결과를 바탕으로 원인을 구체적으로 찾아내어, 진정한 원인이라고 생각되는 것을 규명하는 방법입니다.

말 그대로 하나의 결과[특성]를 가지고 그 결과가 발생할 수 있는 원인을 4M을 기준으로 하나하나 역으로 나열해 나가는 것입니다. 여기서 4M이란 제조공정의 품질에 영향을 주는 대표적인 요인으로 꼽히는 4가지 요소 사람(MAN), 재료(Material), 방법(Method), 설비(Machine)입니다. 반드시 4M을 기준으로 잡을 필요는 없고 필요에 따라 다른 요인(측정, 환경 등)을 사용해도 무관합니다.

 

작성된 결과물을 보시면 물고기 뼈대처럼 생겼습니다. 그러한 이유로 Fish Bone이라는 명칭으로 표현되기도 합니다.

 

2. 파레토도

‘20:80법칙’ 이라고도 불리는 파레토도는 이탈리아의 경제학자 파레토(V.Pareto)가 1897년 소득공선에 관한 지수법칙을 발표한 것에서 비롯되었습니다.

현장에서 불량품수, 결점수, 클레임건수, 사고발생건수, 손실금액 등의 데이터를 그 현상이나 원인별로 분류하여, 데이터를 집계해 그 데이터의 크기순으로 나열하고 이를 막대 그래프와 누계치의 꺽은선 그래프로 나타낸 그림입니다. 실제로 품질에서만이 아니라 수많은 분야에서 아주 많이 사용되는 기법입니다.

 

□ 20:80 법칙(파레토 법칙) 이란?

‘전체 결과의 80%는 전체 원인의 20%(핵심)에 의해서 일어난다.’를 전제로 하고 있는데요. 거의 모든 사회분야에 적용 가능한 법칙입니다. 예를 하나들면, 백화점 전체 매출의 80%는 20%의 주요고객에 의해서 발생한다는 것입니다. 그래서 VIP고객을 위한 정책이 등장하게 된 것이죠. 기업에서도 마찬가지로 전체 실패비용의 80%는 20%의 핵심원인에 의해 발생한다는 개념으로도 활용가능하며, 파레토 그래프는 20%의 핵심원인을 무엇인지 알기 쉽게 보여주는 역할을 합니다.

 

 

3. 체크시트

공정이나 프로세스에서 데이터를 수집하는 단계에서 사용하는 기법으로 불량품의 수나, 결점수, 고객불만 건수, 설비고장 건수, 치공구 교환 건수 같은 계수형 특성값을 항목별로 분류해 기록하는 방법입니다.

체크시트는 ‘기록용 체크시트’와 ‘점검용 체크시트’로 구분하여 사용가능한데요. 위의 설명은 기록용 체크시트에 해당합니다.

 

 

4. 산점도

데이터의 흩어짐이나 분포의 형태를 쉽게 판단할 수 있는 데이터 정리방법입니다. 두 요인간의 결과[Data]의 관계를 그림으로 표현한 것으로 두 요인은 X축, Y축에 각각 위치하고 결과 데이터는 점의 형태로 타점되게 됩니다.

산점도의 활용방안은 그래프상의 데이터의 분포 및 모양, 기울어짐 등을 보면 두 요인간의 상관관계를 알 수 있습니다.

 

5. 히스토그램

데이터가 존재하는 범위를 몇 개의 구간으로 나누어서 각 구간에 들어가는 데이터의 빈도 수를 체크하여 그 크기를 막대그래프로 작성한 그림입니다. 히스토그램을 그려보면, 어느 구간에 Data가 밀집되어 있는지 쉽게 알 수 있습니다.

 

 

6. 층별

수집된 데이터를 어떤 특징에 따라 몇 개의 그룹 혹은 부분집단으로 나누는 것을 말합니다. 층별의 목적은 층별하기 전의 전체 데이터의 특징과 층별한 후의 각 부분집단에 속하는 데이터의 특징을 비교하는데 있습니다. 이렇게 층별을하여 비교함으로써 품질에 영향을 끼치는 원인을 명확하게 찾아내고, 그 원인이 품질에 미치고 있는 정도를 파악할 수 있습니다. 아래그림을 보시면 이해가 좀 더 수월하시겠습니다.

 

7. 그래프[관리도]

데이터를 정리하여 정보를 파악하기 위해서는 여러 가지 종류의 그래프를 사용할 수 있습니다. 통계적 그래프 이외의 조직도와 같은 계통도, 품질관리활동 실시 계획 같은 예정도표, 기록 같은 것을 정리한 기록도표 등도 품질관리 활동의 기본적인 수단으로 유용하게 활용될 수 있습니다. 그래프의 종류 및 형태가 따로 정해진 것은 없습니다. 원형그래표, 막대그래프, 꺽은선그래프, 점그래프 등등 필요에 따라 활용이 가능합니다.

공정관리용으로 사용되는 관리도는 꺽은선 그래프를 활용한 것이라고 보면 되겠습니다.