제어 차트를 사용하여 제조 품질을 개선하는 방법

제조 공정이 센터라인 설정되고 비교적 순조롭게 가동되면, 다음 단계는 중요한 제품 특성을 측정하고 추적하는 것입니다. 추적 방법 중 하나는 공정 제어 차트를 사용하는 것입니다.

제어 차트의 주요 목적은 공정이 안정적이고 제어 가능한 상태인지, 아니면 불안정하고 제어 불가능한 상태인지 판단하는 데 도움을 주는 것입니다. 공정이 안정적이거나 ‘제어 가능’하다는 것은 예측할 수 있고 일반적인 무작위 변동 요인에 의해서만 영향을 받는다는 것을 의미합니다. 불안정하거나 ‘제어 불가능’한 공정은 동일한 일반적인 변동 원인의 영향을 받지만, ‘특별한’ 또는 ‘할당 가능한’ 요인의 영향을 받기도 합니다. 모든 중요한 공정 변수가 성공적으로 센터라인 설정되어 있고 유입되는 원자재가 비교적 일정하다면 공정은 안정적이고 통제 가능한 상태일 것입니다.

제어 차트의 기초

제어 차트는 정량화할 수 있는 중요한 제품 특성의 시간에 따른 트렌드로 구성됩니다. 제어 차트는 특성에 대한 개별 데이터 포인트 외에도 공정이 ‘제어 가능’한 상태일 때 과거 데이터에서 계산된 세 개의 선을 포함하고 있습니다. 중앙의 선은 데이터의 평균값에 해당하고 나머지 두 선(상위 제어 한계 및 하위 제어 한계)은 평균값에 3-시그마를 더하고 뺀 값(여기에서 시그마는 표준 편차에 해당)을 나타냅니다.

제어 차트의 이론적 근거

표준편차 또는 시그마는 데이터가 평균값을 중심으로 얼마나 넓게 분산 또는 흩어져 있는지를 나타냅니다. 월터 슈하트(Walter A. Shewhart)는 공정이 안정적이고 제어 가능한 상태일 경우 공정값의 99% 이상이 3-시그마 제어 한계 사이에 있어야 한다고 판단했습니다. 값이 이 한계를 벗어나면 비정상적이거나 특별한 원인이 있음을 의미하며, 공정 조정 또는 시정 조치가 필요합니다. 데이터에 상승 또는 하락 트렌드나 주기적 패턴 등 무작위적인 패턴이 아닌 다른 패턴이 나타나는 경우에도 특별한 원인이 있음을 나타냅니다.

공정 상태가 ‘제어 불가능’이고 특별한 원인이 있는 경우를 판단하기 위해 몇 가지 다른 ‘규칙’이 개발되었습니다. 이 규칙들은 슈하트가 Western Electric Company에 근무할 때 처음 개발되었기 때문에 ‘Western Electric Rules’라고도 합니다.

간단한 예시

제어 차트의 작동 방식을 더 잘 이해하기 위해 센터라인 설정 관련 게시물의 커피 제조 예시로 돌아가서 새 포트에 커피를 추출할 때마다 1부터 10까지의 등급으로 커피 농도를 평가한다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 그 결과를 다음과 같이 제어 차트에 표시합니다.

커피 추출 제어 차트

중앙의 수평선은 최근 커피 농도 등급의 평균값, 위아래 선은 각각 제어 한계 상한과 제어 한계 하한을 나타냅니다. 커피 추출 공정이 안정적이고 ‘일반적인 원인’으로 인한 변화의 영향만 받는다면 거의 모든 커피 농도값이 평균값 위아래로 무작위로 흩어져 두 개의 한계값 안에 있어야 합니다.

커피 농도가 하부 제어 한계 아래로 떨어지거나 상부 제어 한계 위로 올라가거나 상승 또는 하락 추세를 보이는 경우는 ‘특별한 원인’을 나타내며 공정 조정 또는 시정 조치가 필요합니다.

제조 공정에서 제어 차트 사용하기

제어 차트를 효과적으로 사용하면 공정 변경뿐만 아니라 공정 변경 횟수의 최소화에도 도움이 됩니다. 제어 차트가 공정 무결성을 유지하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

실시간 공정 모니터링

효과적인 실시간 제어 차트는 공정이 제어 범위를 벗어났을 때 공장 작업자에게 명확하게 전달하여 작업자가 공정을 변경하도록 유도해야 합니다.

시설의 PIMS(플랜트 정보 관리 시스템) 또는 데이터 시각화 소프트웨어를 사용하여 평균 및 데이터 한계값을 포함하는 시각적 시간 트렌드를 설정합니다. 태그값이 제어 한계값을 벗어나거나 다른 Western Electric Rules 중 하나에서 ‘특별한 원인’이 있을 때 알람 또는 경고가 트리거되도록 구성합니다.

등급/제품별로 제어 차트를 필터링하여 개별 공정을 보다 명확하게 파악할 수 있습니다.

근본 원인 분석

효과적인 제어 차트의 또 다른 핵심 기능은 근본 원인 분석 이니셔티브를 촉진하는 것입니다. dataPARC의 PARCview 애플리케이션과 같은 많은 PIMS와 소프트웨어를 통해 사용자는 표준화된 이유를 지정하고 제어 불가능한 이벤트에 대한 의견을 추가할 수 있습니다. 그런 다음 파레토 차트와 KPI 보고서를 사용하여 이벤트를 분석함으로써 문제점을 파악하고 공정을 개선할 수 있습니다.

파레토 차트를 제어 차트와 함께 사용하여 생산 결함의 원인을 파악할 수 있습니다.

dataPARC와 그 애플리케이션(PARCalarm 및 PARCpde 포함)을 사용하여 공정 태그의 등급별 또는 제품별 제어 한계값을 자동으로 계산하고 시스템 전체에서 해당 한계값을 사용할 수 있도록 하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 dataparc.com을 방문하세요.