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[제조] SPC(Statistical Process Control, 통계적 공정관리)
[제조] SPC(Statistical Process Control, 통계적 공정관리) … 통계적공정관리(SPC)는 TQC의 일환으로 품질규격에 합격할 수 있는 제품을 만들어 내기 …Source: ssonj11.tistory.com
Date Published: 4/22/2022
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통계적 공정관리(SPC)란? – LakePark
1. 통계적 공정관리(SPC)란? ○ S(Statistical) : 통계적 자료와 분석기법을 활용하여 ○ P(Process) : 품질 변동의 원인과 공정의 상태(능력)를 파악 …
Source: wahf10.tistory.com
Date Published: 4/12/2021
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통계적 공정 관리란 무엇입니까? – TIBCO Software
통계적 공정 관리(SPC)는 품질을 측정하고 관리하는 기술을 통해 제조 공정을 모니터링하는 것입니다. SPC는 다양한 기기 및 기기를 트리거하여 제품 측정 및 공정 …
Source: www.tibco.com
Date Published: 3/23/2022
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용어 해설 : SPC : 통계적 공정관리(Statistical Process Control )
SPC란 Statistical Process Control의 약자로, 제조 프로세스를 과학적으로 관리하는 방법의 원점적 방법이다. 통계적 공정관리에 사용하는 적절한 툴 …
Source: www.jmac.co.kr
Date Published: 6/21/2022
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SPC와 QMS의 구성도 – 솔바테크놀러지
SPC는 Statistical Process Control의 약자로서 통계적 공정관리를 의미한다. 공정에 얻어진 DATA를 통계적으로 해석하여 샘플 DATA에 의한 평가의 오류를 최소화 …
Source: www.solva.co.kr
Date Published: 4/11/2021
View: 2372
통계적 공정관리, Statistical Process Control (SPC) – 넥솔시스템
통계적 공정관리, Statistical Process Control (SPC) … 품질관리의 한 가지 방법입니다. … 분석을 하여 생산 공정에 직접적인 문제가 있는지,. 혹은 잠재적인 문제 요소가 …
Source: blog.nexol.co.kr
Date Published: 9/14/2022
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통계적 공정관리[SPC]
S(Statistical) : 통계적 자료와 분석기법을 활용하여 … C(Control) : 품질 목표가 달성될 수 있도록 관리하는 활동. ○ SPC 와 SQC 의 … 공정(Process)이란 ?
Source: www.pps.go.kr
Date Published: 10/11/2021
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SPC – 청년 Hy-Five 반도체 용어사전 – 위키독
SPC는 Statistical Process Control의 약자로서 통계적 공정관리를 의미한다. 공정에 얻어진 DATA를 통계적으로 해석하여 샘플 DATA에 의한 평가의 …
Source: ko.hyfive.wikidok.net
Date Published: 6/21/2021
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- Author: IEMS 연구센터
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- Date Published: 2020. 1. 13.
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[제조] SPC(Statistical Process Control, 통계적 공정관리)
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SPC란
SPC(통계적공정관리)란 사람의 느낌이나 어림짐작으로 어떤 사실을 보거나 판단하는 것이 아니라 과학적인 DATA를 근거로 문제를 직시하고 해석하며 해결책이나 향상 방안을 찾아내는 것을 말하므로 과학적 기본 DATA와 이를 분석하여 각 공정에서 품질규걱에 맞는 제품을 만들어 낼 수 있는 상태로 관리해 가는 기법이라고 할 수 있다.
정의
통계적공정관리(SPC)는 TQC의 일환으로 품질규격에 합격할 수 있는 제품을 만들어 내기 위하여 통계적 방법에 의하여 공정을 관리해 나가는 관리방법이다.
Statistical – 통계적인 자료와 분석 기법을 이용해서
Process – 공정의 품질 변동을 주는 원인과 공정의 능력 및 상태를 파악해서
Control – 규정된 품질목표에 달성 될 수 있도록, PDCA싸이클을 이용해서 끊임없이 품질개선이 이루어지도록 관리해 가는 활동
[PDCA 싸이클]1)PLAN :목표달성을 위한 기준설정
2)Do : 설정된 계획에 따라 실시
3)Check : 실시한 결과를 측정, 분석, 비교 및 검토
4)Action : 검토한 결과를 계획과 비교하여 차이가 있으면 적절한 조처
※ SPC에 사용되는 통계적 품질기법
-평균 및 산포, 확률분포
-QC7가지 도구(인과관계 다이어그램, 체크시트, 히스토그램, 특성요인도, 층별, 체크시트, 파레토)
-공정능력 분석
-통계적 추정 및 가설 검정
-상관분석, 회귀분석, 다변량 분석, 분산분석, 실험계획법, 품질공학, 반응표면 분석
-신뢰성 실험, 고장모드 영향분석(FMEA), GAGE R&R
목적
SPC를 통하여 우리가 얻어야 하는 1차적인 목표는 품질향상이다. 즉 보다 균일성을 가진 품질의 제품을 생산하는 것으로서 이는 공정의 SPC적 관리를 통하여 Process Variation(공정 산포)를 줄여 나갈 수 있기 때문이다.
그리하여 각 공정이 안정되게 관리되어지면 결국 우리가 지향하는 zeor detect 또는 100% 양품을 생산할 수 있게 되어 모기업을 포함한 고객에게 보다 신뢰성있는 상품을 보다 낮은 가격으로 제공할 수 있게 되어 비로서 경쟁력을 가질 수 있게 되는 것이다.
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통계적 공정관리(SPC)란?
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1. 통계적 공정관리(SPC)란?
● S(Statistical) : 통계적 자료와 분석기법을 활용하여
● P(Process) : 품질 변동의 원인과 공정의 상태(능력)를 파악하고
● C(Control) : 품질 목표가 달성될 수 있도록 관리하는 활동
▶ SPC 와 SQC 의 차이
→ SPC : 예방활동(Prevention)에 중점
– 공정능력, 관리도, QC 7 Tools 등
→ SQC : 탐지활동(Detection)에 중점(검사)
– 검추정, 샘플링(단순, 취락, 2단계), 실험계획법 등
2. 공정(Process)이란 ?
– 원하는 산출물(Output=제품, 서비스)을 얻기 위해, 투입요소(Input=4M)를조합하는 곳.
– 산출물을 변화시키는 방법으로 투입한 요소 중 하나 이상을 변화시킨다.
3. 관리(Control) 란 ?
관측/측정, 비교, 조사, 변화의 4가지 행위
→ 공정관리는 공정의 중심치와 산포 관리, 제품관리는 산출물의 규격적합 여부
4. 통계
품질 특성치의 측정 또는 분석 목적에 따라 Data의 종류가 달라진다.
종류 적용 범위 연속형 제조: Cycle time, 중량, 길이, 속도, 전압, 제품의 치수
비제조: 전화시간, 배달시간, 직원나이, 직원체중, 미팅시간 이산형 제조: 불량률, 납기 준수율, 결점률, 설비 오작동 건수, 장비 고장률
비제조: 결근율, 이직률, 산재 사고 건수, 홈 페이지 방문자 수
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통계적 공정 관리란 무엇입니까?
통계적 공정 관리의 이점
통계적 공정 관리에는 다음과 같은 다양한 이점이 있습니다.
낭비 감소 및 보증 청구
제조 단위의 생산성 극대화
운영 효율성 향상
수동 검사 요구 감소
고객 만족도 향상
비용 통제
분석 및 보고 향상
통계적 공정 관리 사용 방법
모든 새로운 공정과 마찬가지로 통계적 공정 관리를 사용하는 첫 번째 단계는 제조 비즈니스가 낭비 또는 성능 문제에 직면한 부분을 평가하는 것입니다. 이는 제품 재작업, 전체 제품 범위 낭비 또는 긴 검사 시간과 관련될 수 있습니다. 회사는 먼저 이러한 문제 영역에 통계적 공정 관리 시스템을 적용함으로써 이익을 얻습니다.
통계적 공정 관리는 필요에 따라 비용, 시간 또는 생산 지연과 같은 요소와 항상 관련이 있는 것은 아닙니다. 새로운 프로세스를 구현할 때 교차 기능 팀은 해결해야 하는 디자인 또는 프로세스의 중요한 측면을 식별합니다.
이것은 인쇄 검토 또는 DFMEA(설계 실패 모드 및 효과 분석) 연습으로 알려진 연습 과정에서 수행됩니다. 이 연습의 데이터는 다음 프로세스에서 중요한 특성에 대해 수집 및 모니터링됩니다.
데이터 수집 및 기록
통계적 공정 관리 데이터는 두 가지 방법으로 수집할 수 있습니다. 첫 번째는 특정 제품의 측정값이고 두 번째는 공정 계측 판독값입니다.
데이터는 일단 기록되면 수집된 데이터 유형에 따라 여러 종류의 관리도와 함께 추적됩니다. 유용한 정보를 얻으려면 적절한 차트를 사용하는 것이 중요합니다. 데이터는 연속 변수이거나 속성 데이터입니다. 데이터 수집 및 기록은 조직이 필요로 하는 것에 따라 개별 값일 수도 있고 판독값 세트의 평균일 수도 있습니다.
개별 값에 대한 가변 데이터에는 이동 범위 차트가 사용됩니다. 데이터가 8개 이하의 하위 그룹으로 기록된 경우 X 막대 R 차트가 사용됩니다. 부분군 값이 8보다 크면 X-막대 S 관리도가 사용됩니다.
속성 데이터의 경우 AP 차트를 사용하여 부품 세트 내에 결함이 있는 부품 수를 기록합니다. AU 차트는 각 특정 부품에 얼마나 많은 결함이 있는지 기록하는 데 도움이 됩니다.
관리도: X 막대 및 R 차트라고 합니다. X 바는 변수 x의 “평균”을 나타냅니다. 범위 차트는 부분군 내 변동을 나타냅니다. 여기서 범위는 가장 높은 값과 가장 낮은 값의 차이를 나타냅니다.
다음은 X 막대 및 R 차트를 작성하는 단계입니다.
먼저 표본 크기를 “a”로 지정합니다. 일반적인 숫자는 4 또는 5이지만 샘플은 8 미만이어야 합니다. 이 단계에서 샘플 측정의 빈도를 설정합니다. 초기 샘플 세트 수집을 시작합니다. 경험에 따르면 4개 세트에서 100개 측정이 이루어지며 결과적으로 25개의 데이터 포인트가 생성됩니다. 4개 샘플 각각의 25개 그룹마다 평균값을 계산합니다. 다음으로 4개의 측정 샘플 각각에 대해 동일한 방식으로 범위를 계산합니다. 각 집합에서 가장 높은 값과 가장 낮은 값의 차이가 범위입니다. 다음 단계는 평균의 평균을 계산하는 것입니다. 이것은 X-바용이며 실선으로 표시됩니다. 다음으로 중심선으로 표시되는 “R” 값 평균을 계산합니다. 다음 단계는 X-막대 및 R 차트 모두에 대한 관리 상한 및 하한을 계산하는 것입니다. 기술자는 차트를 통해 계속해서 여러 샘플을 측정하고 값을 추가한 다음 평균을 계산합니다. 이 값은 X 막대 차트에 기록됩니다. 공정 안정성을 추적하려면 샘플 측정을 날짜 및 시간과 함께 고정된 간격으로 기록해야 합니다. 고유한 문제가 발생하면 공정을 조정하여 안정성을 유지해야 합니다.
X-막대 및 R-차트는 공정을 모니터링하고 개선하는 데 사용되는 관리도의 일부 예입니다.
데이터 분석
분석하는 동안 관리도에 기록된 모든 데이터 포인트는 특별한 원인이 없는 한 관리 한계 내에 있어야 합니다. 일반적인 원인으로 인해 데이터 포인트가 관리 한계 내에 있게 되지만 특수한 원인은 이상치인 경향이 있습니다. 공정을 통계적으로 관리하는 것으로 분류하려면 차트에 이상값이 없어야 합니다. 공정이 관리 상태에 있으면 식별된 특수 원인이 없으며 모든 데이터가 관리 한계 사이에 있게 됩니다.
그러나 다음과 같은 일반적인 원인 변동의 예가 있습니다.
재료 특성의 변화
계절과 관련된 온도 변화 또는 습도 수준의 변화
기계 또는 도구의 정기적인 마모
운영자 관련 설정의 변형
정기적인 측정 변동
특수 원인은 범위 제어 한계를 벗어나며 공정의 대규모 변경을 나타낼 수 있습니다. 이러한 변형에는 다음이 포함될 수 있습니다.
제어장치 결함
잘못된 장비 조정
측정 시스템의 변화
교대 진행 중
기계 오작동
설계 사양의 범위를 벗어나는 자원 재료 속성
도구 파손
운영자 미숙
통계적 공정 관리 차트로 공정을 모니터링하는 동안 모든 데이터 포인트는 관리 한계 내에 남아 있는지 확인하기 위해 지속적으로 확인됩니다. 그들은 추세의 변화나 공정의 급격한 변화에 주의를 기울일 것입니다. 특별한 원인이 확인되면 원인을 파악하기 위해 필요한 조치를 취합니다. 다음은 이를 수정하고 공정이 통계적 통제로 돌아오도록 하는 것입니다.
이러한 변동 외에도 관리 한계 내에 있고 조사해야 하는 다른 데이터 포인트 변동이 있습니다.
7개 이상의 데이터 포인트가 프로세스 중심선의 한쪽으로 끝나는 사이클
일반적인 데이터 범위의 변경. 이것은 여러 데이터 포인트가 서로 가깝거나 멀리 떨어져 있는 곳일 수 있습니다.
7개 이상의 데이터 포인트가 있는 새로운 추세가 발생할 때 지속적으로 상승 또는 하락
정상 평균보다 높거나 낮은 것이 분명한 데이터 산포의 변화
통계적 공정 관리의 단점
모든 공정과 마찬가지로 통계적 공정 관리에는 다음과 같은 몇 가지 단점이 있습니다.
시간 요구 사항
통계적 공정 관리는 조기 발견에 중점을 두지만 제조 환경에서 시스템을 구현하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 또한 차트를 모니터링하고 작성하는 공정은 시간이 많이 걸립니다. 시스템을 기존 프레임워크에 통합해야 하므로 인력 교육이 필요하며 시간이 걸립니다.
비용 고려 사항
통계적 공정 관리도 비용이 많이 드는 일이며 회사가 서비스 제공자와 계약을 체결하고 교육 자원 및 자료에 투자해야 합니다.
품질 측정
통계적 공정 관리의 문제점은 공정 프로토콜에 부적합이 있을 때 감지하지만 그 시점까지 얼마나 많은 제품에 결함이 있는지는 알 수 없다는 것입니다.
통계적 공정 관리의 미래
조직은 생산 공정을 안정화함으로써 생산성 변동의 수를 줄여 소비자와 회사 모두에게 이익을 줄 수 있습니다. 소비자는 안전하고 잘 테스트된 제품을 얻고 회사는 생산 비용과 결함 제품으로 인해 발생하는 당황을 줄임으로써 이익을 얻습니다.
머신 러닝과 인공 지능이 발전함에 따라 통계적 공정 관리 능력이 향상될 것입니다. 이는 제조업체에게 더 큰 이익을 가져다주고 경쟁 우위를 높이며 고객을 만족시킬 것입니다.
용어 해설 : SPC : 통계적 공정관리(Statistical Process Control )
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Statistical Process Control (SPC)
통계적 공정관리란?
통계적 공정관리 (영문 statistical process control, 약자 SPC)는
기업 내 생산 공정을 감시하고 관리함으로써
효율성을 극대화하기 위하여
1920년대에 Bell 연구소의 Walter A. Shewhart에 의해 고안된
품질관리의 한 가지 방법입니다.
통계적 공정관리는
관리도와 지속적인 개선, 그리고 실험 계획을 통해
생산되는 제품에서 측정된 값으로
분석을 하여 생산 공정에 직접적인 문제가 있는지,
혹은 잠재적인 문제 요소가 있는지 감시합니다.
전반적인 공정 개선 기법인
식스 시그마(Six Sigma, 6σ)의 방법론 중 DMAIC에서
관리를 위해 사용되는 방법이기도 합니다.
통계적 공정관리가 왜 필요한가?
통계적 공정관리의 가장 큰 장점은
불량 발생 후 조치가 아닌
예방적인 기능에 초점을 두었다는 겁니다.
당장 불량이 발생하지 않았다 하더라도
통계를 기반으로 현재 공정의 잠재적인 불량 위험성을 파악하여
미리 조치를 취할 수 있도록 합니다.
이런 통계적 공정관리의 궁극적인 목표는
기업의 모든 공정의 불량률을 최소화하여
생산 후 품질 검사의 비용과
불량 처리 비용까지 줄이는 데 있습니다.
공정의 잠재적 불량 위험에 미리 대처할 수 있는
상시 감시 체제로 불량률을 최소화하고,
그에 따른 생산성 증가와 비용 감소로 인해
기업의 이익을 극대화합니다.
통계적 공정관리 도입 절차
통계적 공정관리는 크게 다음 세 단계를 거쳐 도입하게 됩니다.
1. 공정과 그 공정의 규격 한계를 이해
2. 공정을 일정하게 유지하기 위한 특수 변수 제거
3. 관리도를 통한 공정 감시
1단계와 2단계는 통계적 공정관리 시스템을
도입하기 위한 선행 작업이며,
주로 기업의 품질 관리 전문가가 담당하지만
품질관리 담당자가 없을 경우
전문 업체에서 컨설팅을 받아 진행하게 됩니다.
3단계는 SPC 시스템 구축을 전문으로 하는
외부 업체에 의뢰하여 구축을 하는 경우가 대부분입니다.
통계적 공정관리에서는 관리도 분석과 이해가 핵심인데요,
관리도에 관한 내용은 다음 포스트에서 다루겠습니다.
㈜넥솔시스템
02-2107-7402
청년 Hy-Five 반도체 용어사전
SPC : 불확실한 공정의 정보를 과학적 해석으로 합리적 관리정보를 제공하는 것
정의
S(Statistical) : 통계적 자료와 분석기법을 활용하여
P(Process) : 품질 변동의 원인과 공정의 상태(능력)를 파악하고 C(Control) : 품질 목표가 달성될 수 있도록 관리하는 활동
SPC는 Statistical Process Control의 약자로서 통계적 공정관리를 의미한다. 공정에 얻어진 DATA를 통계적으로 해석하여 샘플 DATA에 의한 평가의 오류를 최소화 함으로서 품질문제 예방을 위한 합리적 대안을 가지게 하는 것이다.
이를 위해 요구되어지는 DATA의 통계해석, 관리도, 공정능력등의 도구를 지원한다. 또한 QMS와 연동된 SPC는 필요에 따른 QMS 내 필요한 모든 DATA 들에 대한 통계적 해석을 가능하게 지원하고 있다.
기능
관리도(계량치, 계수치)와 공정능력 분석
입력변수(X인자)와 결과변수(Y인자)의 통합관리
입력변수의 층별화에 따른 결과변수의 추이
변수들의 상관분석 및 다변량 분석
비교대상 통계량의 추정과 검정에 따른 해석의 지원
SPC 와 SQC 의 차이 SPC는 예방활동(Prevention)에 중점을 두는 행위이다. 공정능력, 관리도, QC 7 Tools 등을 통해 수행할 수 있다. SQC는 탐지활동(Detection)에 중점을 둔다. 검추정, 샘플링(단순, 취락, 2단계), 실험계획법 등이 이에 해당한다.
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