본 교재의 구성을 설명 드리면 먼저 품질의 의미와 품질관리 실패 사례를 통해 품질관리의 중요성을 살펴보았습니다. 이후 품질관리를 위한 배경지식으로 현 수준을 파악하고 목표를 설정하는 방법을 소개하였고, 통계를 사용하기 때문에 측정단위의 종류와 기초통계로써 데이터의 유형과 그래프 분석법을 설명하였습니다. 다음으로 본격적인 품질 데이터를 생산하기 위해 측정시스템을 분석하는 방법을 소개하고, 측정시스템에 의해 생산된 데이터를 활용하여 공정 능력을 분석하고 품질에 대한 가설을 설정한 후 검정하는 방법을 학습하도록 하였습니다.
본 교재에는 측정시스템 분석에서부터 가설검정까지 제조현장과 유사한 데이터를 통계분석 소프트웨어로 분석하는 구체적 사례가 소개되었는데 여러분들은 학습을 통해 쉽게 품질관리를 수행할 수 있을 것입니다.
부품을 생산하는 기업에서 하루에 수백 개에서 수만 개의 부품을 생산합니다. 이렇게 많은 생산량이 매일 누적이 되면 제품의 개수가 셀 수 없을 만큼 많아지겠죠. 그런데 이런 부품의 치수를 측정하여 불량품을 판별한다고 상상해보세요. 얼마나 많은 측정데이터가 만들어 지겠습니까? 이것이 최근 화두가 되고 있는 빅데이터가 되고, 빅데이터를 안정적으로 관리하는 것은 제조기업에는 매우 중요합니다.
이제 품질관리를 생각해보겠습니다. 먼저 품질입니다. 품질의 정의는 시기별로 달라져 왔지만 ‘고객만족을 나타내는 제품이나 서비스의 특성’ 이라고 할 수 있습니다. 관리는 무엇일까요? 사전적으로는 어떤 것을 효율적으로 운영하는 것입니다. 따라서 품질관리란 고객만족을 위한 제품이나 서비스의 특성을 효율적으로 운영하는 것이 되겠습니다.
앞서 설명 드린 것처럼 품질관리의 대상이 많아지면 어쩔 수 없이 통계를 활용하게 됩니다. 데이터의 형태나 수준을 통계로 분석하고 그래프도 그려야 합니다. 통계분석 결과나 그래프는 의사결정을 하는데 매우 유용한 방법이 될 것입니다. 따라서 저자는 4차 산업혁명시대 스마트한 업무를 하게 될 여러분들에게 통계분석법을 이용한 품질관리의 필요성을 강조하고 실무적인 품질관리 역량을 학습할 수 있도록 본 교재를 집필했습니다.
제1장 품질의 의미
제2장 품질관리 실패 사례
2.1 삼성전자 갤럭시노트7 발화(2016년)
2.2 도요타자동차 대규모 리콜 사태(2009년)
2.3 타카타 에어백 리콜 사태(2013년)
2.4 BMW 리콜 사태(2015년)
제3장 현 수준 파악과 목표설정
3.1 고객 정의
3.2 요구사항 분석1
3.3 CTQ‘s와 Y’s의 선정
3.4 Y’s 데이터 수집계획
제4장 측정 단위
4.1 SI 단위계
4.2 유도 단위
4.3 기호의 표기법
제5장 기초통계
5.1 데이터 유형
5.2 모수와 통계량
5.3 통계값
5.4 기술통계량
5.5 그래프 분석
제6장 측정시스템 분석
6.1 측정값
6.2 계량형 Gage R&R 분석
6.3 계수형 Gage R&R 분석
제7장 공정능력 분석
7.1 DPU, DPO, DPMO
7.2 수율
7.3 단기공정능력과 장기공정능력
7.4 정규성 검정
7.5 정규분포의 확률 계산
7.6 공정능력의 계산
제8장 가설검정
8.1 단일표본의 모평균검정 사례
8.2 단일표본의 모분산(모표준편차)검정 사례
8.3 단일표본의 모비율검정 사례
8.4 독립적인 두 표본의 모평균검정 사례
8.5 독립적인 두 표본의 모분산(모표준편차)검정 사례
8.6 두 표본의 모비율검정 사례
제9...장 품질개선 활동
9.1 품질기능전개(QFD)
9.2 고장유형 및 영향분석(FMEA)
9.3 C&E 다이어그램
9.4 Triz
[부록] 4차 산업혁명시대의 스마트공장
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