정보통신산업기술개발사업 최종결과보고서 web / (sqc/spc) · web /...

정보통신산업기술개발사업 최종결과보고서‘ ’

기반하에서의 통계적품질관리 공정관리 용Web / (SQC/SPC)

소프트웨어개발

( Development of Software for SQC/SPC

in Web Environment )

2000 . 7 . 31 .

주관연구기관 : 유니보스주식회사

참여연구기관 : 주 파로스 정보( )

정 보 통 신 부

제 출 문

정보통신부장관 귀하

본 보고서를 정보통신산업기술개발사업 기반하에서의 통계적품질관리 공정관리‘ ’ Web /

용 소프트웨어 개발 과제의 최종결과보고서로 제출합니다(SQC/SPC) .

년 월 일2000 7 31

주관연구기관 유니보스 주식회사:

참여연구기관 주 파로스정보: ( )

연구책임자 권효탁:

참여연구원 :

강봉주

고덕현

강민욱

이승훈

이주흥

이재형

민향숙

강대웅

김소연

김영길

박상욱

박은영

요 약 문

제 목1.

기반하에서의 통계적품질관리 공정관리 용 소프트웨어 개발Web / (SQC/SPC)

기술개발의 목적 및 중요성2.

가 기술개발의 목적.

전사적 품질관리 체제 구축을 위한 의 필요성(1) Tool

최근 많은 기업들은 기업경쟁력 강화의 일환으로 기업이 제공하는 제품 및 서비스의 품질

향상에 보다 많은 노력을 기울이고 있다 시그마 품질경영기법의 도입 인증 획득을. 6 , ISO

위한 품질경영체제의 확립 등을 위해서는 전사적인 관점에서의 품잘관리 공정관리 활동을/

수행할 수 있는 의 도입이 필수적이다Tool .

정성적 품질관리 기법의 구현(2)

기존의 통계 분석을 위한 의 기능을 살펴보면 주로 정량적 에 대한 분석을 수행할S/W Data

수 있는 기능에 주로 초점이 맞추어져 있어 통계에 대한 기본적인 지식을 습득하지 않은 엔

지니여인 경우에는 접근하기가 용이하지 않은 실정이며 일반 사용자가 를 습득하기까, S/W

지 많은 시간이 소요되기 때문에 쉽게 접근하여 활용하기에 적합하지 않은 측면이 강하다.

따라서 통계에 대한 기본적인 지식을 습득하지 않은 일반 사용자도 사용할 수 있는 정성적

분석 기능을 강화하여 활용의 범위가 넓은 의 필요성이 강하게 대두되고 있다S/W .

의 인식 변화에 적응할 환경에서의 의 필요성(3) Engineer Web Tool

기존의 환경에서는 일반 사용자가 사용하고자 하는 응용 를 자기Client, Client/Server S/W

가 사용하고 있는 에 을 함으로써 가능하였다 최근에 폭발적으로 증가하고 있는PC Install .

사용자 환경에서는 이러한 과정을 거치지 않고 에 장착된 응용 를 자신Internet Server S/W

이 가지고 있는 를 통하여 사용이 가능하게 되었다 이러한 일반적인 사용자Web Browser .

환경의 변화에 적극적으로 대처할 수 있는 의 필요성이 강조되고 있는 실정이다S/W .

나 기술개발의 중요성.

품질관리 공정관리용 소프트웨어의 국산화(1) /

통계적 품질관리 공정관리를 위해 사용되고 있는 대부분의 는/ S/W SAS Institute Inc.,

등과 같은 외국 회사 제품이 주류를 이루고 있다 국내 기술에 의해SPSS Soft, Stat Soft .

개발된 통계적 품질관리 공정관리 는 아주 미미하며 널리 상용화된 는 아직 존재/ S/W , S/W

하지 않는 실정이다 따라서 이러한 기능을 수행할 수 있는 의 개발은 품질관리 공정관. S/W /

리 분야에서의 외국 에 대한 수입대체효과를 거둘 수 있다S/W .

전산환경의 변화에 따른 기술 활용으로 효율적으로 전산 자원을 활용할 수 있는(2) Web

시스템의 구현

아직 외국회사에서도 본격적으로 출시하지 않은 환경에서의 를 개발하여 보급함Web S/W

으로써 다가올 전산환경에서 경쟁력 높은 로서의 지위를 확보할 수 있으며 기업에서도S/W ,

일관된 환경에서의 시스템 도입 및 구축할 수 있는 기반이 된다.

연구개발 결과3.

가 품질관리 공정관리에 활용되는 통계분석기능 구현. / Algorithm

상관분석(1)

회귀분석(2)

공정능력분석(3)

관리도(4)

계측기 측정 분석(5)

실험계획법(6)

나 생성을 위한 제작. Graphich Output JAVA Chart Applet

품질기능전개(1) (QFD, Quality Function Deployment)

(2) Tree Diagram

(3) Arrow Diagram

특성요인도(4) (Cause and Effect Diagram)

파레토도(5) (Pareto Diagram)

친화도(6) (Affinity Diagram)

매트릭스도(7) (Matix Diagram)

계통도(8) (Systematic Diagram)

공정흐름도(9) (Flow Diagram)

산점도(10) (Scatter Diagram)

관리도(11) (Control Chart)

각종 그래프(12)

다 와의. Web Application Sever Interface

와 분석기능 모듈 간의 확장(1) Web Application Server Interface, Module

한 사용자(2) Interactive Interface

라 보고서 생성 모듈의 구현.

의 동시 편집 및 저장(1) Text, Table, Graphic Output

에서 보이는 정보를 보고서 형식으로 출력(2) Web browser

연구개발의 내용 및 범위4.


상관분석(1)

대응되는 두 개의 변수가 있을 때 이들 간의 직선적인 관계를 분석

상관계수 추정-

상관계수 검정 분포 누적확률 계산- , t-

회귀분석(2)

어떤 반응값 종속변수 을 설명할 수 있는 여러 영향요인 독립변수 을 고려하였을 때 이들( ) ( )

간의 함수적 관계를 밝히고 어떤 영향요인이 유의한 의미를 나타내었는지를 찾아내는 통계,

적 분석 기법

단순회귀분석 회귀계수 추정 분산분석표 작성 분포 누적 확률 계산- : , , F-

중회귀분석 회귀계수 추정 분산분석표 작성 분포 누적확률 계산- : , , F-


공정이 안정상태에 도달하였을 때 제품의 품질특성치가 설계 단계에서 부여된 규격

에 대비하여 어느 정도를 만족 하는지를 나타내는지의 척도로(Specification Limits) Cp,

와 같은 공정능력지수를 산출하고 이들 값으로 공정능력의 정도를 해석하는 기법Cpk ,

- Histogram

분포함수 적합-

규격값 입력에 따른 등의 공정능력지수 산출- Cp, Cpk, Cpm

관리도(4)

공정의 상태를 관찰하기 위해 계측된 자료를 시간 순서에 따라 그래프에 나타내며 관측된,

자료로부터 계산된 혹은 기존의 자료에 의해 계산된 관리한계선 에 대비하여(Control Limits)

공정의 상태가 안정인지 혹은 이상인지를 판정하는 기법

계량형 관리도 평균값 범위 관리도 평균값 표준편차 관리도- : - , -

계수형 관리도 불량개수 관리도 불량률 관리도 결점수 관리도 단위당 결점수 관리도- : , , ,

이상상태 판정 관리한계선 이탈- : , Trend, Run


계측기가 나타낼수 있는 변동을 조사함으로써 측정된 에 대한 신뢰성을 분석하는 기법Data

편의 직선성 반복성 재현성- (Bias), (Linearity), (Repeatability), (Reproducibility)

실험계획법(6)

공정의 최적 조건을 탐지하기 위한 접근 방법으로 품질에 영향을 주는 여러 가지 요인이 있

을 때 이들 요인 중에 주요한 요인을 찾아내고 이들 요인의 어떤 조건에서 품질특성치의,

값이 최적이 되는가를 알아내는 기법

생성- Design

분산분석-

반응표면분석-

나 생성을 위한 제작. Graphic Output JAVA Chart Applet

제품의 기획설계단계에서 제조공정 및 영업 까지 전과정에 걸쳐 품질을 확보하고 짧은A/S

시간 내에 다양한 고객의 요구를 만족시켜 줄 수 있는 신제품 개발의 품질보증과 자원을 최

적화하여 품질을 개선하는데 필요한 기법

(2) Tree Diagram

관련되어 있는 항목들의 계층적인 구조를 표현할 수 있는 기법

(3) Arrow Diagram

적합한 일정계획을 세워 효율적으로 진척상황을 관리하는 수법


원인과 결과 관계를 표현한 그래프


개선활동을 수행할 때 작업의 수행 순서를 정하는데 사용

친화도(6) (Affinity Diagram)

혼돈상태에서 수집한 언어데이터를 각 데이터간의 친화성에 의해 통합하여 해결해야 할 문,

제를 명확하게 하는 수법

매트릭스도(7) (Matix Diagram)

다차원적인 사고에 의해 문제점을 분명하게 밝혀 나가는 수법


목적달성을 위한 가장 좋은 수단을 계통적으로 추구해 나가는 수법


작업의 순서를 나타내는 순서도


두 변수 간의 관계를 나타내는 그래프 쌍으로 관측된 를 나타냄Data


공정의 이상여부를 알기 위해 또는 공정의 안정유지를 위해 사용하는 그래프

각종 그래프(12)

다 와의. Web Application Sever Interface

와 분석기능 모듈 간의 확장(1) Web Application Server Interface, Module

한 사용자(2) Interactive Interface

라 보고서 생성 모듈의 구현.

의 동시 편집 및 저장(1) Text, Table, Graphic Output

에서 보이는 정보를 보고서 형식으로 출력(2) Web browser

활용에 대한 건의5.

가 기업의 품질 문제 해결을 위한 도구로 활용.

제품 기획 및 전략 부서(1)

품질 해석 부서(2) Data

제품 설계 및 개발 부서(3)

공정 관리 부서(4)

나 통계분석기법의 교육 도구로 활용.

통계학과(1)

시그마 컨설팅 전문 기관(2) 6

인증 획득 컨설팅 기관(3) ISO

통계적 품질관리 공정관리 컨설팅 기관(4) /

다 전사적 품질관리 체제 구축 기업.

시그마 추진 도구(1) 6

인증 획득 추진 기업(2) ISO

기대 효과6.

가 품질관리용 소프트웨어의 대외의존도 감소.

나 환경에서 구현된 도구이므로 전산자원의 효율적 향상에 기여. Web

다 원격지 관리 및 분석 기능의 구현 사용이 가능한 곳이면 어디에서나 접근이 가. , Internet

능하므로 장소 및 시간에 구애받지 않고 업무를 수행할 수 있음

라 정량적 정성적인 분석기법을 지원하므로 통계에 대한 지식이 부족한 엔지니어도 함께. /

사용할 수 있음

SUMMARY

1. Subject

Development of S/W based on web for Statistical Quality Control/Statistical Processing

Control(SQC/SPC)

2. Purpose and Importance of Technical Development

2.1 Purpose of Technical Development

(1) Necessity of Tools for Enterprise Quality Control System

Many Companies are making every effort to improve quality of their product and

service as one of their competitive strategies. For introduction of 6 sigma quality control

method and building quality control system for ISO certification, introduction of tools

which can execute SQC/SPC activities is essential.

(2) Implementation of Qqalitative Quality Control method

Because existing statistical analysis S/W is focused on executing the quantitative data

analysis, it is not easy and takes a lot of time for engineers withe no basic

understanding on statistics to use it. So, the necessity of practical tools with qualitative

analysis function for general users is on the rise.

(3) Necessity of tools on the web environment

Existing Client/Server environment, general users should install the S/W on their PCs

but under internet user environment, it became possible for users to use application S/W

installed on the server through their own web browser.

2.2 Importance of Technical Development

(1) Localization of SQC/SPC S/W

Most of SQC/SPC S/Ws are foreign-made products such as SAS Institute Inc., SPSS

Soft, Stat soft. Domestic products for SQC/SPC were next to nothing, if any, widely

known S/W in common use does not exist. Under the circumstances, the development of

domestic product for SQC/SPC is required to replace the foreign-made products.

(2) System Implementation using resources efficiently under web environment

The development and distribution of Web-based S/W will have an effect on prior

occupation of SQC/SPC market and system introduction and implementation will be

based on it

3. Research & Development rsults

3.1 Statistical analysis algorithm applicable to SQC/SPC

(1) Correlation Analysis

(2) Regression Analysis

(3) Process Cap;ability Alalysis

(4) Control Chart

(5) Measurement System Analysis

(6) Experimental Design Method

3.2 JAVA Chart Applet(or Active X) for graphic Output

(1) QFD(Quality Function Deployment)

(2) Tree Diagram

(3) Arrow Diagram

(4) Cause and Effect Diagram

(5) Pareto Diagram

(6) Affinity Diagram

(7) Matrix Diagram

(8) Systematic Diagram

(9) Flow Diagram

(10) Scatter Diagram

(11) Control Chart

(12) Various Chart

3.3 Interface to Web Application Server

(1) Interface between Web Application Server and Analysis module, extended module

(2) Interactive user interface

3.4 Report generation module

(1) Synchronized editing and saving of Text, Table, Graphic Output

(2) Printing information on the web browser as reporting format

4. Contents and scope of research and development

4.1 Statistical analysis algorithm

(1) Correlation Analysis

The simultaneous change in value of two numerically valued random variables

- Correlation coefficient estimation

- correlation coefficient test, t-distribution cumulative probability computation

(2) Regression Analysis

The relationship between the mean value of a random variable and the corresponding

values of one or more independent variables.

- Simple regression : regression coefficient estimation,

ANOVA table generation, F-distribution accumulated probability computation

-Multiple regression : regression coefficient estimation,

ANOVA table generation, F-distribution accumulated probability computation

(3) Process Capability Analysis

An engineering study to estimate process capability. The estimate of process capability

may be in the form of a probability distribution having a specified shape, center(mean),

and spread(standard deviation)

- Histogram

- Distribution function fit

- Process capability index output Such as Cp, Cpk, Cpm According to Input of Specified

value

(4) Control Chart

A graphical display referred to as a control chart provides a basis for deciding whether

the variation in the output of a process is due to common causes (randomly occurring

variations) or to out-of-the-ordinary assignable causes. Whenever assignable causes are

identified, a decision can be made to adjust the process in order to bring the output

back to acceptable quality levels.

- Control chart for variables : average-range control chart, average-standard deviation

control chart

- Control chart for attributes : the number of nonconformities control chart, the number

of nonconformities per inspection unit control chart, the number of nonconforming items

control chart, the proportions of nonconforming items control chart

- Out-of-control state decision : control limits secession, Trend pattern Run pattern

(5) Measurement System Analysis

Observed gage variability, Analysis of reliability of Observed data

- Bias, Linearity, Repeatability, Reproducibility

(6) Design of Experiments

The branch of statistics that deals with the design and analysis of experiments. In an

experimental study, variables of interest are identified. One or more of these variables,

referred to as the factors of the study, are controlled so that data may be obtained

about how the factors influence another variable referred to as the reponse variable, or

simply the response.

- Design generation

- Analysis of variance

- Response surface analysis

4.2 JAVA Chart Applet for graphic Output

(1) QFD(Quality Function Deployment)

Quality improvement method with quality guarantee of new product development

managing the quality from product planning and design to production process and sales

A/S and satisfying various customer needs and optimizing the resources

(2) Tree Diagram

The method representing hierarchical structure of related items

(3) Arrow Diagram

The method managing progress circumstances under planned schedule

(4) Cause and Effect Diagram

The Graph representing the relation between cause and effect

(5) Pareto Diagram

Determine the working order when executing improvement activities

(6) Affinity Diagram

The method integrating collected language data from chaos by each data affinity

(7) Matrix Diagram

The method resolving the problems by multidimensional thoughts

(8) Systematic Diagram

The method following up the best means for the goal systematically

(9) Flow Diagram

Sequential Diagram representing process flow

(10) Scatter Diagram

Observed data by a pair of graph representing the relation between two variables

(11) Control Chart

The graph providing a basis for deciding whether the variation in the output of a

process is due to common causes (randomly occurring variations) or to

out-of-the-ordinary assignable causes. Whenever assignable causes are identified, a

decision can be made to adjust the process in order to bring the output back to

acceptable quality levels.

(12) Various Charts

Chart generation generally used such as bar chart, pie chart

4.3 Interface to Web Application Server

(1) Interface between Web Application Server and Analysis module, extended module

(2) Interactive user interface

4.4. Report generation module

(1) Synchronized editing and saving of Text, Table, Graphic Output

(2) Printing information on the web browser as reporting format

5. Proposal for Practical use

5.1 Application to enterprise quality control

(1) Department for quality data analysis

(2) Department for product design and development

(3) Department for process control

5.2 Application to education by statistical analysis method

(1) Department of Statistics

(2) 6 sigma consulting institute

(3) ISO certification consulting institute

(4) SQC, SPC consulting Institute

5.3 Enterprise implemented TQC system

(1) Drive tool for 6 sigma

(2) Enterprise planning for ISO certification

6. Effective Expectation

6.1 Reduction of dependency to foreign-made quality control S/W

6.2 Productivity Increase (Web environment)

6.3 Anytime, anywhere, any access

6.4 Supporting quantitative and qualitative analysis methods, even engineer with no

statistical knowledge can use one

CONTENTS

1. Introduction

1.1 Background of Technical Development

1.2 Purpose and Importance of Technical development

1.2.1 Purpose of Technical Development

1.2.1.1 Necessity of Tools for Enterprise Quality Control System

1.2.1.2 Implementation of Qualitative Quality Control Method

1.2.1.3 Necessity of Tools on the Web Environment

1.2.2 Importance of Technical Development

1.2.2.1 Localization of SQC/SPC Software

1.2.2.2 System Implementation Using Resources Efficiently under Web environment

2. Main

2.1 Scope of Research and Development

2.1.1 Statistical Analysis algorithm Applicable to SQC/SPC

2.1.2 JAVA Chart Applet / Active-X Control for Graphic Output

2.1.3 Interface to Web Application Server

2.1.4 Report Generation Module

2.2 Approach Methodology

2.2.1 Contents to be executed by step

2.2.2 Research Resources

2.2.3 Organization

2.3 Results

2.3.1 System Configuration

2.3.2 Menu Structure

2.3.3. Detailed Analysis Function

2.3.3.1 Statistical Analysis

2.3.3.2 JAVA Chart Applet for Graphic Output

3. Conclusion

3.1 Proposal for Practical Use

3.1.1. Application to Enterprise Quality Control

3.1.1.1 Department for Product planning and Strategy

3.1.1.2 Department for Quality Data Analysis

3.1.1.3 Department for Product Design and Development

3.1.1.4 Department for Process Control

3.1.2 Application to Education by Statistical Analysis Method

3.1.2.1 Department of Statistics

3.1.2.2. 6 Sigma consulting Institute

3.1.2.3 SQC/SPC Consulting Institute

3.1.3 Enterprise Implemented TQC System

3.1.3.1 Drive Tool 6 Sigma

3.1.3.2 Enterprise Planning for ISO Certification

3.2 Effective Expectation

3.2.1 Reduction of dependency to foreign-made quality control S/W

3.2.2 Effective Using of Computing Resource

3.2.3 Implementation of Away Management and Analysis

3.2.4 Supporting quantitative and qualitative analysis methods

Bibliography■

Appendix■

목 차

제 장 서 론1

제 절 기술개발의 배경1

제 절 기술개발의 목적 및 중요성2

기술개발의 목적1.

가 전사적 품질관리 체제 구축을 위한 의 필요성. Tool

나 정성적 품질관리 기법의 구현.

다 의 인식 변화에 적응할 환경에서의 의 필요성. Engineer Web Tool

기술개발의 중요성2.

가 품질관리 공정관리용 소프트웨어의 국산화. /

나 전산환경의 변화에 따른 기술을 활용함으로써 효율적으로 전산자원을 활용할. Web

수 있는 시스템의 구현

제 장 본 론2

제 절 연구개발의 내용 및 범위1

품질관리 공정관리에 활용되는 통계분석기능 구현1. / Algorithm

생성을 위한 제작2. Graphic Output JAVA Chart Applet

와의3. Web Application Server Interface

보고서 생성 모듈의 구현4.

제 절 연구개발 추진 방안2

단계별 수행 내용1.

단계별 연구자원 활용방안2.

연구개발 추진 조직3.

제 절 연구개발 결과3

시스템 구성도1.

구조도2. S/W Menu

세부 분석기능3.



제 장 결 론3

제 절 연구개발 결과 활용 방안1

기업의 품질 문제 해결을 위한 도구로 활용1.

가 제품 기획 및 전략 부서.

나 품질 해석 부서. Data

다 제품 설계 및 개발 부서.

라 공정 관리 부서.

통계분석기법의 교육 도구로 활용2.

가 통계학과.

나 시그마 컨설팅 전문 기관. 6

다 통계적 품질관리 공정관리 컨설팅 기관. /

전사적 품질관리 체제 구축 기업3.

가 시그마 추진 도구. 6

나 인증 획득 추진 기업. ISO

제 절 연구개발 기대효과2

품질관리용 소프트웨어의 대외의존도 감소1.

효율적인 전산자원의 활용2.

원격지 관리 및 분석 기능의 구현3.

정량적 정성적인 분석기법의 지원4. /

참고문헌■

부 록■

제 장 서 론1

제 절 기술개발의 배경1

최근 많은 기업들은 고객만족 의 실현이 기업이 경쟁력을 강화시키는(Customer Satisfaction)

데 있어서 가장 중요한 수단임을 인식하고 있다.

고객만족을 달성하기 위해서는 기업이 고객한테 제공하는 제품 또는 서비스의 품질

이 고객이 요구하는 수준 이상이 되어야 한다 년대 초 모토롤라사에 의해 처(Quality) . 1980

음으로 주창된 품질향상 프로그램인 시그마 경영기법은 사에 의해 더욱 발전되어 품질6 GE

향상 프로그램으로써 그 위상을 더욱 높인 바 있다 시그마 품질목표에 의하면 기업이 제. 6

공하는 제품 또는 서비스에 대하여 만개 중 약 개 정도의 불량을 허용함을 그 목표로100 3.4

삼고 있다 이들 기업뿐만 아니라 다른 많은 기업들도 품질을 향상시킬 수 있는 다양한 품.

질향상기법들을 도입하여 자신들의 기업 경쟁력을 높이기 위한 노력을 게을리 하지 않고 있

다.

제 절 기술개발의 목적 및 중요성2

기술개발의 목적1.

가 전사적 품질관리 체제 구축을 위한 의 필요성. Tool

시그마 수준 이상의 품질목표를 달성하기 위해서는 전사적 품질관리 체계하에서 제품의6

설계 단계에서부터 공정 설계 개발 생산 및 사후관리에 이르기까지 각 단계별로 관련된 모,

든 구성원들이 품질 향상을 위한 노력을 기울여야만 한다 각 단계별로 품질특성치를 정의.

하고 품질특성치에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 찾아내며 이들 요인간 또는 이들 용인과, ,

품질특성치 간의 연관 관계를 체계적으로 분석할 수 있는 분석 도구의 필요성은 당연히 요

구 된다 특히 통계적 분석기능을 포함한 분석 도구의 더욱 필요하다. .

나 정성적 품질관리 기법의 구현.

제품의 초기 설계 단계에서부터 제품이 완성되는 단계까지 품질과 관련된 다양한 형태의 자

료들이 생성되며 이들 자료들은 정량적 수치로 표현할 수 있는 정성적 수치로 표현할 수, ( ), (

없는 특성을 지니게 된다 기존의 분석용 소프트웨어에서는 주로 통계적 분석 기법에 기반) .

을 둔 정량적 자료 분석에 초점이 맞추어 있어 통계학에 대한 기본 지식을 습득하지 못한,

엔지니어가 활용하기에 그 활용 범위가 넓지 못한 단점을 지니고 있다 품질과 관련된 여러.

단계 가운데 정량적 자료를 획득할 수 없는 단계도 많이 존재하며 특히 제품의 기획 및 설,

계 단계에서 이나 경쟁 제품에 대한 벤치마킹 등의 과정에서 활용될 수 있Brain Storming

는 정성적 접근 방법들을 도식화 하는 도구의 제공이 절실히 요구된다.

다 의 인식 변화에 적응할 환경에서의 의 필요성. Engineer Web Tool

기존의 통계적 품질관리 공정관리 기능을 수행할 수 있는 소프트 웨어들은 주로/

또는 환경에서 개발되어 사용자별로 응용 소프트웨어를 설치하여야만Client/Server Client

사용이 가능하였다 이는 사용자가 구비한 전산 자원에 종속되어 소프트웨어의 사용이 가능.

하다는 것을 의미한다 기술의 발전은 사용자 개인의 전산 자원에 무관하게. Internet

환경과 만으로 를 통해 제공될 수 있는 다양한 소프트Network Web Browser Web Server

웨어를 무제한적 사용이 가능하게 되었다 따라서 점차 보편화되어 가고 있는 환경에. Web

서 구동될 수 있는 통계적 품질관리 공정관리 의 필요성은 더욱 높아가고 있는 실정이/ Tool

다.

기술개발의 중요성2.

가 품질관리 공정관리용 소프트웨어의 국산화. /

통계 분석 기능을 제공하는 소프트웨어는 전세계적으로 수 백 가지 이상이 이미 출시되었으

며 이들 중에 사 등에서 개발한 소프트웨어들이, SAS Institute Inc., SPSS Soft, Stat Soft

선도적인 역할을 하고 있으며 순수 국내 기술에 의해 개발되어 범용성을 지닌 소프트웨어,

로써 기반을 다진 것은 아직 없는 실정이다 이의 결과로 국내의 많은 기업들은 외국 업체.

에서 개발한 소프트웨어를 도입하여 품질관리 활동에 활용하고 있으며 추가적으로 품질관,

리용 소프트웨어의 도입을 결정한 기업들의 수도 점차 늘고 있다 이러한 상황하에서 순수.

국내 기술에 의해 개발된 소프트웨어가 기존 외국 업체에 의해 개발된 소프트웨어의 기능에

어깨를 견줄 수 있는 수준이 된다면 품질관리용 소프트웨어 도입을 서두르고 있는 기업들에

의해 적극적인 도입이 가능할 것이며 이는 외국산 소프트웨어에 대한 수입대체 효과를 거,

둘 수 있을 것이다.

나 전산환경의 변화에 따른 기술을 활용함으로써 효율적으로 전산자원을 활용할 수. Web

있는 시스템의 구현

기업의 모든 활동들이 전산 자원을 활용할 수 밖에 없는 구조를 지니고 있기 때문에 많은

기업들에 있어서 효율적인 전산자원의 관리가 중요한 이슈사항으로 등장하고 있다 사내의.

모든 전산 자원들은 을 통해 서로 연결되어 있으므로 모든 시스템의 원천적인 관리Network

가 가능한 상황이다 특히 기술의 발전은 사용 환경의 시간적 공간적 제한에서의. Internet

탈피가 가능하였고 모든 사용에 대한 이력 관리가 가능하게 된다 일정 기간에 이용된 분석, .

기능을 분석함으로써 빈도가 높은 분석 기능과 빈도가 낮은 분석기능에 대한 평가가 가능해

지며 이를 통해 기능을 더욱 강화해야할 부분과 취약한 분석 기능에 대한 보완 등의 기준,

을 마련하여 보다 효과적인 분석 도구의 활용이 가능할 수 있도록 한다.

제 장 본 론2

제 절 연구개발의 내용 및 범위1

품질관리 공정관리에 활용되는 통계분석기능 구현1. / Algorithm

기업의 품질 관련 부서에서 자료의 해석 및 원인 도출에 활용하는 여러 가지 분석 기법들

중에 널리 활용되고 있는 분석 기능이 선정되어 개발 범위에 포함되었다 특히 우선적인 개.

발대상으로 분류된 분석 기법들은 상관분석 회귀분석 공정능력분석 관리도 계측기 측정, , , ,

분석 실험계획법 등으로 제조업체의 품질관리 공정관리에 활용되고 있다, / .

생성을 위한 제작2. Graphic Output JAVA Chart Applet

그래픽을 활용한 정성적인 분석 기법으로 분류된 기법들 중에서 Tree Diagram, Arrown

특성요인도 매트릭스도 계통도Diagram, (Cause and Effect Diagram), (Matrix Diagram),

공정흐름도 등과 생성을 통해 분석이 가능한(Systematic Diagram), (Flow Diagram) Graph

파레토도 산점도 관리도 등이 개발대상(Pareto Diagram), (Scatter Diagram), (Control Chart)

에 포함된다.

와의3. Web Application Server Interface

사용자는 를 통해 와 연결되며 는Web Browser Web Server Web Server Web Application

와의 연동을 통해 가 저장되어 있는 와의 연동이 가능하다 따라서 분석 모듈Server Data DB .

의 기능적인 부분은 크게 각각의 분석 기능을 구현하는 부분과 이를 서버와 연동하여 사용

자에게 보여주는 기반 기술로 나눌 수 있다web .

파로스에서 개발한 를 이용하여 에 대한 접속과 사용자 인증Server Script Database , ,

상의 파일 처리를 하며 복잡한 로직을 계층 구조로 나누어 개발의 편의성을 도모할Server 3

수 있게 한다 의 특성상 계층 구조의 형태일 경우 표준화된 인터페이스를 통해 각각. Web 3

의 모듈의 독립성을 이룰 수 있어서 기존의 클라이언트 서버 구조의 개발상에서의 모듈별/

연결시 나타날 수 있는 문제를 해결 할 수 있다.

보고서 생성 모듈의 구현4.

일반 사용자가 분석한 결과물을 일정한 형식으로 보고서를 작성 하고자 할 때 별도의 보고

서 작성용 소프트웨어를 활용한다면 많은 번거러움을 감수해야 한다 따라서. Text, Table,

등의 결과물을 동시에 저장하고 관리할 수 있는 기능을 추가하여 보고서 작성의 효Graph

율성을 높이고자 한다.

제 절 연구개발 추진 방안2

단계별 수행 내용1.

단계 항목 수행내용 담당연구원

계획 개발범위 정의분석기능 사용자 등, Interface소프트웨어 개발시 고려해야할 일반적인 사항 정의

연구책임자 세,부연구책임자

설계

기초설계-분석기능 정의ㆍ

정의Input/Outputㆍ간 연계성 정의Moduleㆍ

분석기능의 화 분석Module ,간의 연계성을 정의Module ,

각 별 기능Module , In/Out정의Data Structure


상세설계-Data Accessㆍ

관리 입력 출력 변환Data ( , , , )ㆍ …와 분석 간의 연계Data Moduleㆍ

수치 설계Algorithmㆍ사용자 화면 설계Interfaceㆍ

설계Text/Graph Outputㆍ분석 정의Flowㆍ

설계Chart Appletㆍ사용자 관리 전략 설계ㆍ

생성기 설계Reportㆍ

각 분석 별 일반 사- Module항 기능 통계량( , , Graph,

정형화Report )생성을 위한 수치- Output설계Algorithm /Simulation

기능구현을 위한- DFD사용자 사용자 화- Interface(

면 대화상자 화면 화면별, ,정의Menu)별- Module Operation Seq.

기타 특이사항 기술-

추출- Data /분 석 개 발/

담당자Module ,수치-

알고리즘 설계/개발 담당자

분석기능 공통화-공통분석 및 그래프의 화Moduleㆍ

상세설계 사항 검토후-공통기능 정의


단계 항목 수행내용 담당연구원

개발

수치- Algorithm Coding- Data Access Module

관리- Data Module구현- Web Logic

사용자 제작- Interface각종 및- Chart Text Output

제작- Reporting Tool관리 로직 구현- Login

사용자 이력관리 구현-보안 전략 구현-

제작- Chart Applet

별 분석기능 수치- Module ,사용자 화면 구현Algorithm,

분석의 소프트웨어 일반기-능 사용자 이력 보(Login, ,안 구현)

추출- Data /분석 개발/

담당자Module수치 알고리-즘 설계 개발/담당자사용자 서버- /

I n t e r f a c e담당자Module보고- Chart/

서 생성담당자Module

Test생성- Test Data

별 단위- Module Test종합- Test

단위 별로 하- Module Test기 위한 가상의 Sample Data를 생성단위 별로 상세설계- Module

에서 요구한 사항을 수행하는지를 Test단위 들을 통합하여- Module

한 로써 종합적인 기Package능 외관 안정성 간의( , , Module연계기능 등 을) Test

별- Module설계 담당자

별- Module설계 구현 담/당자

전원-

단계별 연구자원 활용방안2.

단계 연구자원 활용안 장애요소 대책

기초설계

품질관리 분야의 컨설팅 경력을가진 연구원을 개발에 참여시킴.기 출시된 에 대한 벤치 마킹S/W을 철저히 실시함으로써 경쟁력있는 소프트웨어 개발안을 확정

소프트웨어기능 정의

통계분야의 전문가를 초청하여활용

현업요구사항반영

제조업체에서 품질관리 공정관리/를 담당하고 있는 현업전문가를초빙하여 소프트웨어를 주로 사용하게될 사용자의 요구사항을받아들여 설계안에 반영

상세설계

기초설계에 따른 분석 별Module세부 프로그램 을 작성하기Spec.위해 분석 기능 별로 통계분석 전공자로 하여금 설계를 담당

수 치의Algorithm

최적 설계

통계 전문가를 활용하여 최근까지 알려진 에 대한 정Algorithm보수집 및 설계에 반여

개발

개발 전문가Web , C전문가를 활용하여Programming

분석 에 따른 수치Module및 사용자Algorithm Web

를 구현Interface

안정성S/W를 기반Web Application Server

으로 개발하여 안정성 기능 확장,성 확보

개발기간의장기화

분석을 위한 수치 을Algorithm구현 전문 프로그래머를 활용하여 개발기간 단축 핵심, Module이 아닌 부가 은 외부인력Module활용

수 치구Algorithm

현 및 검정

전문 프로그래머와 통계 전문가를 활용

사용자 인터페이스 그래픽 설계

사용자 화면의 감각을 높Design이기 위해 전문 Graphic

를 활용Designer

사용자 Web의Interface

구현

일반적 기능을 넘어서는HTML사용자 는Interface Dynamic

과HTML JAVA Applet,을 사용하여 해Active-X Control

결

Test설계 및 개발 담당자가 개발

별 구현 사항 점검Spec. , Module간 연계성 점검

Sample Data생성

각 분석 에 맞는 현장 자Module료를 수집해서 활용현업 전문가로 하여금 기초설계시의 요구사항이 제대로 반영되었는지를 검토하도록 함

연구개발 추진 조직3.

제 절 연구개발 결과3

시스템 구성도1.

구조도2. S/W Menu

세부 분석기능3.


상관분석(1)

두 변수간의 직선적인 관련성의 정도를 나타내는 측도인 상관계수를 추정한다 상관계수는.

과 사이의 값을 가지며 에 가까운 값을 가질수록 양의 상관관계가 있다고 하며 에-1 1 1 , -1

가까운 값을 가질수록 음의 상관관계가 있다고 한다 에 가까운 값을 가지면 두 변수 간의. 0

직선적인 관계가 존재하지 않는 것으로 해석한다.

구현 내용-

상관계수 추정ㆍ

상관계수 검정 분포의 누적확률 계산: t-ㆍ

회귀분석(2)

변수들 간의 함수적인 관련성을 규명하기 위하여 어떤 수학적인 모형을 가정하고 이 모형,

을 측정된 변수들의 자료로부터 추정하는 통계적인 분석방법을 말하며 일반적으로 이 추정,

된 모형을 사용하여 필요한 예측을 하거나 관심 있는 통계적 추정과 검정을 실시하는 과정

을 말한다 일반적으로 다른 변수에 의해 영향을 받는 변수는 종속변수 또는 반응변수라고.

부르며 다른 변수에 영향을 미치는 변수들은 독립변수 또는 설명변수라고 부른다 또한 회, .

귀분석은 독립변수의 수와 종속변수와의 함수적 관계에 의하여 모형을 분류하는데 본 소프

트웨어에서는 단순회귀분석과 중회귀분석 기능을 지원한다.

구현 내용-

단순회귀분석 하나의 독립변수 만이 존재하는 경우:ㆍ

회귀 계수 추정 분산분석표 분포의 누적 확률 계산, , F-

중회귀분석 두 개 이상의 독립변수가 존재하는 경우:ㆍ

회귀 계수 추정 분산분석표 분포의 누적 확률 계산, , F-


공정이 관리상태에 있다는 것과 공정이 규격 에 맞는 제품을 생산할 수 있다(Spec. Limits)

는 것은 별개의 문제이다 따라서 공정이 관리상태하에 있다 하더라도 규격한계에 비하여.

품질의 변동이 크면 그만큼 불량품을 생산할 가능성이 높게 된다 공정능력의 평가 방법으.

로 제안된 많은 공정능력지수 가운데 널리 알려진 등의 지수를 산출한다Cp, Cpk, Cpm .

구현 내용-

히스토그램ㆍ

공정능력지수 : Cp, Cpk, Cpmㆍ

정규분포 적합ㆍ

관리도(4)

통계적 공정관리에 가장 많이 쓰이는 방법으로 품질의 산포를 관리하기 위하여 합리적으로

정한 선 즉 관리한계선 이 있는 그래프로 관리도의 작성 목적은 공정에 관, (Control Limits)

한 데이터를 수집 해석하여 필요한 정보를 얻고 이들 정보에 의해 공정의 산포를 효율적으,‧로 관리하고자 함에 있다 관리도는 작성 대상이 되는 자료의 속성에 따라 계량형 관리도와.

계수형 관리도로 분류되며 공정의 안정상태 여부를 판정하는 여러 가지 기준이 있다, .

구현 내용-

계량형 관리도 평균값 관리도 개별 측정값 이동범위 관리도 평균값 범위 관리도 평균: , - , - ,ㆍ

값 표준편차 관리도-

계수형 관리도 불량개수 관리도 불량률 관리도 결점수 관리도 단위당 결점수 관리도: , , ,ㆍ

이상상태 판정 기준 기준 적용: 3 Sigma , Trend Test, Run Testㆍ

관리한계선 자동 계산 및 입력ㆍ


통계적 공정관리는 측정된 데이터에 근거하여 공정을 관리하므로 정확한 자료의 수집과 분

석이 매우 중요하다 측정된 자료가 정확하지 못하고 측정과정이 충분히 조사되어 있지 못. ,

하며 측정된 결과가 제품의 실질적 특성을 나타내고 있는지를 알 수 없고 정확히 공정을,

이해할 수 없다 따라서 측정된 자료에 대한 신뢰성을 평가하는 것은 매우 중요하며 분석.

단계 이전에 반드시 수행되어야 한다.

구현 내용-

편의 또는 정확성 어떤 계측기로 동일의 제품을 측정하였을 때 얻어지(Bias) (Accuracy) :ㆍ

는 측정치의 평균과 특성치의 기준값과의 차이

직선성 계측기의 측정범위 내에서 측정의 일관성을 평가(linearity) :ㆍ

반복성 동일의 작업자가 동일의 측정기를 갖고 동일한 제품을 측정하였을(Repeatability) :ㆍ

때 파생되는 변동

재현성 동일한 계측기로 동일한 제품을 측정하였을 때 측정자 간에 나(Reproducibility) :ㆍ

타나는 측정 자료의 평균의 차이

실험계획법(6)

제품이 생산되는 과정에서 품질특성치에 영향을 미칠 수 있는 여러 가지 요인들이 존재할

때 이들 요인 중에서 품질특성치에 주요한 영향을 미치는 요인을 찾아내고 이들 요인의 어,

떤 조건에서 품질특성치의 값이 최적화 되는지를 찾아내는 기법으로 적절한 실험계획의 생

성 및 실험 결과 자료에 대한 분석 및 분석 결과의 현장 적용 등의 절차로 활용된다.

구현 내용-

생성 요인배치법 반응표면실험계획Design : ,ㆍ

분석방법 분산분석 반응표면분석법: ,ㆍ


품질기능전개(1)

원류단계인 기획설계단계에서 제조공정 및 영업 까지 전과정에 걸쳐 품질을 확보하고A/S

짧은 시간 내에 다양한 고객의 요구를 만족시켜 줄 수 있는 신제품 개발의 품질보증과 자원

을 최적화하여 품질을 개선하는 것을 지원하는 동시공학의 기능을 가진 개발 도구이다 이.

는 소비자의 요구를 전 조직으로 파급하고 함부로 변경시키지 못하며 제품개발에 기틀을 제

공하며 디자인 향상과 팀웍을 향상 시키며 단기간 내에 공학적인 자원을 최적화 품질로 개, ,

선 시키는 등의 장점을 가진다.

구현 기능-

원인계 세로축 항목 입력( )ㆍ

결과계 가로축 항목 입력( )ㆍ

원인계 결과계 직접 입력Relationshipㆍ

결과계 항목 간의 입력Correlationㆍ

원인계 항목에 대한 경쟁사 평가 기능ㆍ

결과계 항목에 대한 경쟁사 평가 기능ㆍ

(2) Tree Diagram

친화도와 동일한 기능을 수행하나 작성하는 개념은 친화도와 역 방향을 따른다 즉 친화도.

는 방식이나 은 방식을 따르며 예상되는 구조를 그리Bottom-up , Tree Diagram top-down

고 세부 내용을 채워나간다.

구현 내용-

편집 기능 브라우저 상에서 내용을 입력하여 새로운 을 생성: Tree Diagramㆍ

보기 기능 생성된 을 에서 볼 수 있는 기능: tree diagram Web Browser .ㆍ

(3) Arrow Diagram

친화도와 동일한 기능을 수행하나 작성하는 개념은 친화도와 역방향을 따른다 즉 친화도는.

방식이나 은 방식을 따르며 예상되는 구조를 그리고Bottom-up , Tree Diagram top-down

세부 내용을 채워나간다.

구현 내용-

편집 기능 브라우저 상에서 내용을 입력하여 새로운 을 생성: Tree Diagramㆍ

보기 기능 생성된 을 에서 볼 수 있는 기능: tree diagram Web Browser .ㆍ

(3) Arrow Diagram

프로젝트를 추진해 나가는데 필요한 작업의 상호관계를 원이나 를 사용한 그림으로 나타→

낸다.

구현 내용-

편집 기능 마우스를 이용한 기능으로 새로운 애로우 다이아그램을 생성: Drag .ㆍ

저장 기능 작성된 애로우 다이아그램을 서버에 저장함으로서 이후 사용할 수 있게 하면:ㆍ

다른 사람과 정보를 공유할 수 있게 한다.

친화도(4)

혼돈상태에서 수집한 언어데이터를 각 데이터 간의 친화성에 의해 통합하여 해결해야 할 문

제를 명확하게 하는 수법으로 미래 장래의 문제 미지 미경험문제 등 분명치 않은 문제에, , ,

대하여 사실 의견 발상을 언어데이터로 파악하여 이들을 친화성으로 결합한 그림을 만들어, ,

해결해야 할 문제의 소재와 형태를 밝혀 나가는 기법이다.

구현 내용-

아이디어 입력 생각해 낸 여러 아이디어를 하나씩 입력하는 기능:ㆍ

아이디어 그룹화 여러 아이디어를 그룹으로 묶는 기능:ㆍ

저장 및 보기 기능 생성된 그룹을 서버에 파일로 저장하는 기능과 친화도 형태의 그림:ㆍ

으로 볼 수 있는 기능


품질개선활동에 활용되는 주요한 가지 도구 중의 하나로 또는7 Ishikawa Diagram

생선뼈 이라고도 한다 주로 과정에서 발생되는 여러 가Fishbone( ) Diagram . Brain Storming

지 아이디어를 공유하고 결론을 내기 위해 사용되는 데 하나의 에 수반되는 여러 가Target

지 주요 원인을 정의하고 각 원인별 부차 원인을 정의하여 단계적인 원인규명을 하고자 할

때 이용된다.

구현 내용-

입력 기능 브라우저 상에서 마우스를 이용하여 원하는 형태의 특성요인도를 생성하는:ㆍ

기능

정렬 기능 여러 가지 옵션을 사용하여 보기 좋은 형태의 특성 요인도로 변환하는 기능:ㆍ


불량 결점 고장 등의 발생건수 또는 손실 금액 를 분류 항목별로 집계하여 크기 순서대로, , ( )

나열해 놓은 그림으로 이 그림에 의해 불량 결점 고장 등에 심각한 영향을 미치는 원인과, , ,

그 정도의 크기를 파악하기에 적당한 방법이다.

구현 내용-

선택 기능 에서 분석하고자 하는 를 선택 하는 기능Data : DB dataㆍ

파레토 옵션 선택 기능 파레토도에 필요한 을 선택하는 기능: optionㆍ

저장 기능 사용자가 선택한 와 을 서버 파일로 저장하는 기능: data option .ㆍ

(7) Check Sheet

계수치 데이터 불량개수 결점수 가 분류 항목 중에 어디에 집중 되어 있는가를 알아보기 위( , )

해 쉽게 나타낸 그림이나 표이다 체크 시트는 기록용지 구실을 하며 기록이 끝난 다음에는. ,

자료가 어디에 집중되어 있는가를 비교 검토함으로써 문제점이 어디에 있는가를 판단할 수,

있다 따라서 불량이나 결점의 발생원인을 기록하거나 그 원인조사를 위해 많이 사용된다. .

파레토도를 그리기 위한 자료 수집과정에서도 많이 사용된다.

구현 내용-

편집 기능 작업을 하면서 결과를 하나씩 추가해 가면서 제품 상황을 기록하는 기능:ㆍ

저장 기능 작업된 결과를 파일로 저장하며 이 파일을 이용하여 에서 가능: , web serviceㆍ

하게 함.

매트릭스도(8) (Matrix Diagram)

다차원적인 사고에 의해 문제점을 분명하게 밝혀 나가는 수법으로 문제가 되는 일 중에서

한 쌍이 되는 요소를 찾아내어 행과 열에 배치하고 그 교차점에 각 요소의 관련 유무와 정,

도를 표시함으로써 이원적 배치 속에서 문제의 소재와 형태를 찾으며 이원적 관계 속에서,

문제해결의 착상을 얻는 등 교차점에서 착상의 포인트를 얻어서 문제를 해결하는 기법이다, .

구현 내용-

원인계 세로축 항목 입력( )ㆍ

결과계 가로축 항목 입력( )ㆍ

원인계 결과계 직접 입력Relationshipㆍ


목적 목표를 달성하기 위해 필요한 수단방법을 계통적으로 전개한 그림을 그림으로써 문ㆍ ‧제의 전체 상황을 한 눈에 알 수 있게 하고 문제의 중점을 분명하게 한다, .

구현 내용-

계통도 생성 편집 저장/ /ㆍ


단계별 작업의 내용 및 작업의 순서 전후 작업의 관계 분기 조건 등을 나타낸 그림으로써, ,

전체작업의 내용 및 흐름을 한 눈에 파악할 수 있게 한다.

구현 내용-

공정흐름도 생성 편집 저장/ /ㆍ


서로 대응되는 두 개의 짝으로 된 자료에 대한 연관 관계를 나타내는 그래프이다 산점도를.

통해 두 변수간의 상관관계를 대략적으로 알 수 있다.

구현내용-

산점도ㆍ

산점도 행렬(Scatter Plot Matrix)ㆍ


통계분석 기능의 관리도 참조

제 장 결 론3

제 절 연구개발 결과 활용 방안1

기업의 품질 문제 해결을 위한 도구로 활용1.

가 제품 기획 및 전략 부서.

제품의 기획단계에서는 사용자의 요구를 대용특성으로 전환하여 완성품의 설계품질을 정의

하고 이를 각 기능부품의 품질 그리고 개개의 부품품질과 공정의 요소에 이르기까지 이, ,

들 간의 관련을 계통적으로 전개하게 된다 개발 단계에서 등 정성적 방법의 분석. QFD

기법을 활용하여 품질보증과 신제품 개발을 설계단계부터 동시에 진행시키기 위한 체계적

인 활동을 수행하여 신제품의 단기개발과 품질확보를 순차적으로 추진시킬 수 있다.

나 품질 해석 부서. Data

단위 공정의 품질특성치 또는 완제품의 품질특성치에 영향을 미치는 요인을 찾아내고 이들

주요한 요인들은 집중적으로 관리함으로써 불량품의 발생 확률을 낮추는 활동을 전개하는

것이 품질 해석 부서의 주된 임무이다 이러한 활동에 상관분석 회귀분석 계측기 측Data . , ,

정분석 분산분석 등의 분석 기능과 각종 등이 주로 사용될 수 있다, Chart .

다 제품 설계 및 개발 부서.

제품의 설계 및 개발 단계에서는 공정의 품질특성치에 영향을 주는 주요 요인을 선정하고

각 요인의 수준을 달리하여 품질특성치에 미치는 영향을 규명하는데 유용하게 사용되는 통

계적 기법이다 또한 공정의 품질특성치의 변동을 줄이고 최적의 공정조건을 찾아주는데 유.

용한 기법으로 실험계획의 생성 실험 후 입력 실험데이타의 해석 등의 기능을 활용, Data ,

하여 위의 목적을 달성할 수 있다.

라 공정 관리 부서.

통계적 공정관리는 끊임없는 공정의 개선추구 활동으로 고객이 만족하는 제품을 생산성 높,

게 생산할 수 있도록 단위 공정별로 관리를 수행함으로써 불량 제품이 생산되지 않도록 미

연에 방지하는 활동이다 공정관리 부서에서는 단위 공정에서 발생되는 품질특성치가 관리.

상태를 만족시키고 있는지를 지속적으로 관찰하여 이상의 징후가 나타나면 즉각적으로 원인

을 진단하고 문제를 해결할 수 있는 체계를 갖추기를 노력한다 관리도는 품질에 변화가 발.

생하여 품질특성치의 변동이 급격하게 변화하는 경우에 신속히 이를 탐지하고 공정을 다시

관리상태로 전환하기 위하여 사용되는 통계적 기법으로 공정의 상태를 지속적으로

하기 위해 의 관리도를 활용할 수 있다 또한 단위 공정별 품질 특성Monitoring SPC@web .

치가 설계 단계에서 요구하는 규격 에 대비하여 어느 정도 수준인지를 평가하(Spec. Limits)

는 것은 공정능력분석 의 등과 같은 공정능력지수를 산출함으로써 가Module Cp, Cpk, Cpm

능하다.

통계분석기법의 교육 도구로 활용2.

가 통계학과.

통계학과에서는 통계 이론에 관한 교육뿐만 아니라 실제 자료를 활용하여 자료 분석에 관한

교육을 병행함으로써 통계학의 응용적인 면을 교육하고 있다 많은 통계학과에서는. SAS,

등의 통계분석용 를 활용하여 교육을 수행하고 있는 실정이SPSS, Statistica, Minitab S/W

다.

나 시그마 컨설팅 전문 기관. 6

이 시그마 추진 시 표준적인 로써 널리 알려져 있다 이 가지고 있는Minitab 6 Tool . Minitab

많은 분석기능 중에 일부만이 실질적으로 활용되고 있으며 다른 통계분석용 들도 동일S/W

한 기능을 수행할 수 있으며 의 기능 역시 시그마 추진 시에 사용 되는 분석SPC@web 6

기능의 수행이 가능하므로 시그마 컨설팅 수행 시에 활용이 가능하다6 .

다 통계적 품질관리 공정관리 컨설팅 기관. /

통계적 품질관리 공정관리 컨설팅 과정은 현재 기업이 수행하고 있는 품질관리의 절차를 분/

석하여 품질 문제가 발생하였을 때 보다 적절한 대응을 할 수 있는 절차를 수립하는 과정이

다 이를 위해서는 단위 공정 수집 체계 축적 과정 해석 과정 품질 문제. , Data , Data , Data ,

해결 절차 등에 대한 평가와 대안이 차례로 제시되며 해석 과정에는 여러 가지 분석, Data

기법들이 활용되어 엔지니어들이 수행해야할 최적의 분석절차 등이 정의된다.

전사적 품질관리 체제 구축 기업3.

가 시그마 추진 도구. 6

사의 시그마 추진방법론인 절차에 의하면 다음의 분석기능들이 주로 각 단GE 6 D-MAIC

계별로 활용이 된다.

단계 분석기법 기능SPC@Web

Define 특성요인도 파레토, , QFD 특성요인도 파레토, ,QFD

Measurement 측정 시스템 분석 공정능력분석, 계측기측정분석 공정능력분석,

Analysis 다변량분석 상관분석 회귀분석FMEA, , , 상관분석 회귀분석,

Improvement 실험계획법 실험계획법

Control 관리도 관리도

나 인증 획득 추진 기업. ISO

인증을 획득하기 위해서는 기업의 품질관리 체제 및 절차에 대하여 인증기관에 의ISO ISO

해 평가를 받아야만 된다 이를 위해 기업은 품질관리용 나 품질관리 시스템을 구축하. S/W

여야만 한다 이 과정에서 은 품질관리 도구로써 활용될 수 있다. SPC@Web .

제 절 연구개발 기대효과2

품질관리용 소프트웨어의 대외의존도 감소1.

기존의 많은 기업들은 품질 관리를 수행함에 있어 등과SAS, SPSS, Stat soft, Math soft

같은 외국 업체에서 개발한 통계분석용 를 주요한 도구로 활용해 왔다 이러한 통계분S/W .

석 들은 분석기능의 측면에서 볼 때 우수성을 보이고 있으나 가격 한글 지원 등과 같S/W ,

은 측면에서 최적의 분석도구로 평가하기에 적합하지 않은 면이 존재하였다.

효율적인 전산자원의 활용2.

환경에서 개발된 은 사용자들에게 전산자원의 추가적인 요구를 하지 않기Web SPC@web

때문에 낭비되는 요소들을 최소화할 수 있는 장점을 가지고 있다 사용자들은 별도의 추가.

적인 절차 없이 접속 시에 사용되는 의 구비만으로 의 사Internet Web Browser SPC@web

용이 가능하다.

원격지 관리 및 분석 기능의 구현3.

환경에서의 는 접속이 가능한 곳이면 공간적 시간적 제한 없이 사용이Web S/W Internet

항시 가능하다 또한 접속한 모든 사용자의 이력을 저장할 수 있기 때문에 가 제공하는. S/W

분석기능별 사용빈도 사용 빈도가 높은 사용자 등에 대한 분석이 가능하다 따라서 각 기업, .

별로 어떠한 분석기능들이 주로 사용되고 있으며 강화되어야할 분석기능이 무엇인지도 알,

수 있다 이러한 과정을 통해 분석용 활용 측면의 기능을 정의하고 기업의 최적화된. S/W

분석 환경 구축에 활용될 수 있다.

정량적 정성적인 분석기법의 지원4. /

기존의 분석용 가 강점을 보이는 수치 자료에 근거한 통계 분석 기능뿐만 아니라 여러S/W

가지 정성적 기법을 함께 활용할 수 있도록 구성되어 있기 때문에 기업의 모든 부서에서 활

용이 가능하다.

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17. SAS/QC Software : Usage and Reference, Version 6, First Edition, Volume 1, SAS

Institute p. 461 545

18. Shepherd Wingo : MFC Internals, Addison Wesley Developers Press 1996

19. Shigeru Mizuno : Management for Quality Improvement; The Seven New QC Tools,

Productivity Press, 1987

20. Statistical Process Control Guidelines : The Commitment of Texas Instruments to

Continuous Improvement Through SPC, TI

21. W.A. Shewhart : Economic Control of Quality of Manufactured Product, D. Van

Nostrand Company, Inc., 1980

22. Yoshinobu Nayatani, The Seven New QC Tools: Practical Applications for Managers

■ 부 록

주요화면SPC@web

그림 구성[ 1 ] Menu

그림 상관분석[ 2 ]

그림 회귀분석[ 3 ]

그림 공정능력분석[ 4 ]

그림 관리도[ 5 ]

그림 계측기 측정분석[ 6 ]

그림 실험계획법[ 7 ]

그림 품질기능전개도[ 8 ]

그림[ 9 ] Tree Diagram

그림[ 10 ] Arrow Diagram

그림 특성요인도[ 11 ]

그림 파레토도[ 12 ]

그림 친화도[ 13 ]

그림 매트릭스도[ 14 ]

그림 계통도[ 15 ]

그림 공정흐름도[ 16 ]

그림 산점도[ 17 ]

그림 관리도[ 18 ]

기술개발결과 요약표

기술개발결과 내역○

구분총참여인력(M/Y)

국내특허 국제특허 논문시제품 S/W

기타 기술문서(등: TM,TD )출원 등록 출원 등록

SCI,SSCI

국제학술

국내학술

차1년도

5.1 1

차2년도

총계 명13 건 건 건 건 건 건 건 건 건1

지적재산권 명세○

구 분 제 목 성명국명

출원번호출원일

등록번호

등록일 비고

의장등록 SPC@web유니보스

대한민국

40-2000-0000475

2000.01.06

정보통신산업기술개발사업 최종결과보고서 web / (sqc/spc) · web /...

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