현장에서 SPC를 구현하는 단계

이 블로그에서는 통계적 공정 관리(SPC)가 시설 비용을 절감하고, 낭비를 줄이며, 효율성을 높이는 능력을 알아봅니다. SPC를 통해 전례 없는 수준의 제품 일관성을 발견하고 현장에서 이를 구현하는 방법을 배워보세요.

산업 현장은 고품질 제품을 효율적이고 효과적으로 생산할 때 가장 성공적입니다. 이러한 성공을 달성하는 검증된 방법은 통계적 공정 관리(SPC)라는 시스템을 활용하는 것입니다. 현장에 SPC를 도입하면 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하고, 낭비를 줄이며, 제조 일관성을 향상시켜 새로운 차원의 성과를 이끌어냅니다. SPC가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 현장에 어떻게 적용할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.

SPC란 무엇인가? 그리고 간략한 역사

SPC는 데이터 기반의 공정 관리 접근법입니다. 주로 통계적 방법을 통해 공정을 이해하고, 모니터링하며, 지속적으로 개선할 수 있는 도구를 제공합니다. SPC는 1920년대 월터 A. 슈하트(Walter A. Shewhart)에 의해 처음 제안되었습니다. 슈하트는 공정 내 일반적 원인(common cause)과 특수 원인(special cause) 변동을 구분하는 개념을 도입했습니다. 그의 연구는 통제도 같은 도구의 기초를 마련했으며, 이는 오늘날에도 SPC 실천의 핵심입니다.

현재 SPC는 제조업부터 제약업에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 팀이 성과를 모니터링하고 품질을 선제적으로 관리하는 데 활용됩니다.

SPC의 일반적인 적용 분야

SPC는 다용도 도구로 모든 산업에 적용 가능합니다. 가장 흔한 적용 분야는 제조, 화학 공정, 기계 모니터링입니다. 제조 분야 적용은 불량품 및 폐기물 감소, 기계 가동 유지 위한 예방 정비 일정 수립, 제품 일관성 개선에 효과적입니다.

또한 장비 모니터링은 마모나 고장의 초기 징후를 인식하는 데 도움이 됩니다. 화학 물질의 온도나 농도 같은 변수를 더 잘 제어하면 배치 일관성과 품질 향상이 가능합니다.

한계값을 활용한 추세 분석은 사양이 원하는 범위를 벗어날 때 운영자가 이를 파악할 수 있게 합니다. dataPARC의 한계값 기능은 공정 유지 및 모니터링을 지원합니다.

SPC가 문제 해결에 기여하는 시나리오를 상상해 보겠습니다. 폴리에틸렌(PE)을 코팅재로 사용하는 이형지 생산 제지 공장을 운영 중이라고 가정해 보십시오. 지난 한 달간 시트 파손이 증가했습니다. 원인을 규명하기 위해 관리도를 활용해 기계 및 마무리 공정 데이터를 검토하여 이상 현상이 발생한 시점을 찾기로 결정했습니다. 완성된 롤에서 발견된 결함 데이터를 바탕으로 지난 한 달간의 c-차트(이 블로그 후반부에 설명될 예정)를 생성합니다.

그 결과, 육안으로 확인 가능한 결함 수가 증가했으며 대부분이 검은 반점으로 기록된 것을 확인하고, 기계의 코팅 섹션을 조사하기로 결정합니다. 공정을 점검하며 해당 영역의 최근 작업 지시서를 살펴본 결과, 코팅 롤의 도커 블레이드 교체가 누락되어 롤이 제대로 세척되지 않았음을 발견합니다.

유지보수 팀이 블레이드를 교체하자 기계는 정상적으로 가동되기 시작했습니다. 이 문제에서 우리는 SPC의 핵심 요소인 관리도(control chart)를 활용해 시트 파손의 원인을 규명할 수 있었습니다.

SPC를 활용해야 하는 이유

SPC 도입은 단순히 차트를 추적하는 것이 아니라 측정 가능한 이점을 얻는 것입니다. 산업 공정에서는 문제의 조기 발견을 통한 운영 비용 절감과 공정 최적화를 통한 운영 효율성 증대가 포함됩니다.

또한 낮은 변동성을 통해 일관되고 품질 높은 제품을 생산하게 되며, 이는 결함으로 인한 제품 손실을 줄여줍니다. 전반적으로 SPC는 추측을 줄이는 데이터 기반의 현명한 의사결정으로 이어집니다.

SPC 구현 단계

1. 가치 이해하기

SPC가 현장에 가장 큰 혜택을 줄 수 있는 방식을 파악하는 것부터 시작하세요. 낭비를 줄이려는 것인가요? 일관성을 개선하려는 것인가요? 큰 그림을 고려하세요: 유지보수나 엔지니어링 같은 다른 팀들도 동일한 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까요?

2. 공정 선정 및 KPC 정의하기

품질이나 성과에 가장 중요한 공정을 선택하고, 그 공정의 핵심 공정 특성(KPC)을 정의하세요. KPC는 가동 중단 시간, 속도, 수율 등 다양한 측정 가능한 특징으로, 공정에 영향을 미치는 출력에 영향을 미치는 요소입니다. 측정하기로 선택한 특징이 해당 공정과 관련성이 있는지 확인하는 것이 중요합니다.

3. 데이터 수집 방법 수립

전용 데이터 수집 방법을 마련하는 것이 필수적입니다. 수동 데이터 입력(MDE), 센서, 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC) 등 다양한 방법으로 구현 가능합니다. 자동화된 데이터 수집이 일반적으로 선호되지만, SPC와 수동 수집 데이터를 병행 활용할 수도 있습니다.

수동 데이터는 현장의 상황을 알려줄 수 있지만, 그 자체로 여러 가지 문제가 따릅니다. 수동 데이터는 최신 상태가 아니며, 이러한 지연은 문제 해결에 긴 반응 시간을 초래할 수 있습니다. 또한 인적 오류의 위험이 증가합니다. 그러나 적절한 문서화 지침과 정기적인 데이터 수집을 통해 수동 데이터도 신뢰할 수 있고 SPC에 유용하게 활용될 수 있습니다.

현장 운영 업데이트에 있어 MDE(현장 데이터 수집)는 핵심적인 역할을 합니다. 데이터파크의 MDE 디스플레이를 통해 수동 데이터 수집이 용이해질 뿐만 아니라 SPC 활용도 더욱 간편해집니다.

수집 방법과 무관하게 대부분의 SPC 시스템은 기준선을 설정하기 위해 최소 20개의 데이터 포인트를 요구하지만, 이러한 포인트는 시스템에 가장 적합한 빈도로 수집할 수 있습니다. 현실적으로 각 샘플 포인트마다 다른 수집 빈도가 필요할 것입니다.

4. 관리도 설정

관리도는 SPC 활용에 필수적입니다. 이 도구는 시간 경과에 따른 공정 모니터링, 제어 및 개선에 사용됩니다. 시각적 표시를 통해 공정의 시간적 변화를 보여주며, 기준선이나 한계치와 같은 정상 운영 조건을 결정하거나 사용자에게 비정상적 변동을 인지시키는 데 활용될 수 있습니다. 관리도는 변량 데이터 관리도와 속성 데이터 관리도 두 가지 범주로 분류됩니다.

이 예시에는 중심선으로부터 각각 1, 2, 3 시그마 편차를 나타내는 음영 처리된 영역 c, b, a도 표시되어 있습니다. 관리도 설정은 고급 분석 활용의 첫 단계입니다.

변수 데이터 차트는 온도나 무게와 같은 연속 변수로 측정되는 품질 특성을 측정하는 데 사용됩니다. 가장 흔히 사용되는 변수 데이터 차트는 X-bar와 R, X-bar와 S, I-MR입니다. X-bar와 R 차트, X-bar와 S 차트는 ‘하위 집단 데이터’를 다룰 때 가장 효과적입니다. 하위 집단 데이터란 여러 표본을 동시에 추출한 데이터를 의미합니다.

X-bar 차트는 하위 집단의 평균을 모니터링하고, R 차트는 각 하위 집단 내 범위를 추적하며, S 차트는 각 하위 집단 내 표준 편차를 추적합니다. 다른 변량 차트와 달리 I-MR 차트는 개별 측정값을 추적하여 개별 데이터 포인트의 이동 범위를 표시합니다.

속성 데이터 차트는 품질 특성을 연속적으로가 아니라 계수 기준으로 측정합니다. 계수는 팬의 파손된 날개 수나 펌프의 검사 합격/불합격 여부와 같은 모든 종류의 이산적 범주형 데이터일 수 있습니다. 이러한 차트는 모니터링, 탐지 및 신호 전달을 통해 공정 안정성을 촉진하고 달성하는 데 가장 효과적으로 활용됩니다. 이를 수행하기 위해 가장 일반적으로 p-, np-, c-, u-차트가 사용됩니다.

P- 및 np- 차트는 결함 추적에 가장 적합하며, 선택된 표본 또는 하위 그룹 내 불량품 비율을 파악하는 데 활용됩니다. 개별 단위의 결함(예: 생산 라인에서 나온 탄산음료 캔의 찌그러짐)을 추적하는 경우 c-차트와 u-차트로 결함을 계수하는 것이 가장 효과적입니다.

관리도 외에도 파레토도나 히스토그램과 같은 시각적 도구를 활용하면 일반적인 결함이나 만성적인 데이터 이상치에서 발생하는 문제를 우선순위화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 결과 분석 및 조치 수행

차트가 채워지면 분석을 시작할 때입니다. SPC의 일곱 가지 규칙을 활용해 통제 차트를 해석하면 가장 효과적인 이해를 얻을 수 있습니다:

• 규칙 1: 3σ 통제 한계선을 벗어난 한 점; 이상치 식별.
• 규칙 2: 중심선을 넘지 않고 한쪽에 8개 이상의 점이 위치할 경우; 뚜렷한 변화 확인.
• 규칙 3: 5개 점 중 4개가 B구역 또는 그 너머에 위치할 경우; 미세한 변화 확인.
• 규칙 4: 6개 이상의 점이 연속적으로 꾸준히 증가하거나 감소할 경우; 추세 발견.
• 규칙 5: 3개 점 중 2개가 A구역에 위치할 경우; 큰 변화 확인.
• 규칙 6: 14개 연속 데이터가 상하로 교차하는 경우; 과도한 제어.
• 규칙 7: 눈에 띄거나 예측 가능한 패턴, 주기, 추세가 있는 경우; 제어 불능 상태.

이러한 규칙을 활용하면 고장 징후가 나타나기 전에 이를 파악할 수 있습니다. 결함은 공구 문제부터 작업자의 주의 산만까지 다양한 이유로 발생할 수 있습니다.

이러한 결함의 예로는 과도한 원료 농도로 인한 파이프 유량 감소, 펌프 진동 증가, 반응기 온도의 급격한 변화 등이 있습니다. 실패 징후를 차단하려면 상황을 개선하기 위한 예방 조치를 취하십시오. 예방 조치에는 기계가 예기치 않게 정지할 경우 경보를 생성하거나, 값에 따라 색상이 변하는 보고서 또는 MDE 셀을 프로그래밍하는 것이 포함될 수 있습니다.

사태 발생 전에 이를 포착하지 못할 경우, SPC는 시정 조치에도 도움을 줄 수 있습니다. 통제도와 7가지 규칙을 함께 활용하면 데이터 값이 언제부터 변하기 시작했는지 파악할 수 있으며, 문제 원인 탐색을 용이하게 합니다.

6. 표준화 및 확대 적용

성공적인 SPC 구현 사례를 발견하면 해당 프로세스를 문서화하고 팀을 교육한 후 다른 영역, 교대조 또는 사업장에 적용하십시오.

목표는 성공을 표준화하고 품질 중심 문화를 구축하는 것입니다.

지속적 개선

SPC는 일회성 프로젝트가 아닌 지속적 개선 사이클입니다. 데이터를 모니터링하고 프로세스를 개선해 나가면서 새로운 개선 및 최적화 기회를 발견하게 될 것입니다. 지속적으로 벤치마크를 재검토하고 SPC 프로그램을 사업의 새로운 영역으로 확장해 나가십시오.

DMAIC는 지속적인 개선을 위한 체계적인 프레임워크를 제공하여, 시간이 지남에 따라 SPC를 개선함으로써 제품 품질과 공정 성능에서 일관된 향상을 이끌어냅니다.

마무리 생각

SPC는 단순한 차트와 숫자를 넘어, 프로세스의 품질, 효율성, 신뢰성을 주도하는 강력한 프레임워크입니다. 이 단계를 따르면 SPC 구현을 통해 현장을 사후 대응적 문제 해결에서 사전 예방적, 정보 기반 의사 결정으로 전환할 수 있습니다. 소규모로 시작하든 현장 전체에 SPC를 도입하든, 장기적인 가치는 그 노력을 충분히 보상합니다.

FAQ: SPC 구현

1. 통계적 공정 관리(SPC)란 무엇인가요?
   통계적 공정 관리(SPC)는 통계 기법을 활용하여 생산 공정의 품질을 관리하는 데이터 기반 접근법입니다.
2. 통제 한계와 사양 한계는 어떻게 다른가요?
   통제 한계는 통제도 상의 통계적 경계로, 공정 내 허용 가능한 변동 범위를 나타냅니다. 사양 한계는 고객이나 기업이 설정하며, 제품이나 공정에 대한 고유한 허용 범위를 정의합니다.
3. SPC는 어떤 공정에 적용할 수 있나요?
   통계적 공정 관리는 모든 공정에 적용 가능합니다. 화학에서 자동차 산업에 이르기까지, SPC는 모든 시설에서 구현될 수 있습니다.
4. 관리도(Control Chart)는 어떻게 불량과 낭비를 줄이는 데 도움이 되나요?
   관리도는 공정에서 발생하는 범위 외 변동을 경고하는 데 도움을 줍니다. 이는 p-차트, x-bar 및 S 차트, 또는 SPC에 사용될 수 있는 다양한 차트 옵션 중 하나를 통해 이루어질 수 있습니다.

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