이번 글에서는 LG Aimers의 AI 전문가 과정에서 품질과 신뢰성에 대한 강의를 기록합니다. 한양대학교 배석주 교수님께서 강의해주시고, 이 강의를 통해 데이터 이해를 위한 기본적 소양을 기를 수 있습니다. 또한 품질의 의의와 각종 통계적 방법과 품질경영정보시스템의 방법론을 이해하며, 최적화를 위한 수학적 모델 및 분석 방법을 학습 할 수 있습니다.
1. 품질 및 품질 비용
품질 (Quality)이란?
- 전통적 품질 관리에서의 품질: 규격에 부합하는 것
- 품질을 보는 5개 관점
- 선험적 관점: 품질을 정의 할 수는 없더라도, 무엇인지 고객이 인지
- 제품 관점: 바람직한 성분이나 속성의 함량 차이가 곧 품질의 차이
- 사용자 관점: 용도 적합성
- 제조 관점: 요구사항에 부합되는 정도
- 가치 관점: 품질은 실제 용도와 판매가격의 최적 상태
- 품질의 구성 요소
- 제품특징: 시장 점유율의 확대나 보다 높은 가격을 통해 주로 판매 수익의 증대에 기여하는 요소
- 무결함: 재작업, 폐기 처분, 고객 불만 등의 감소를 통한 원가 절감에 기여하는 요소
- 품질의 유형
- 요구 품질 (Requirement of Quality): 제품 또는 서비스를 사용하는 사람의 입장에서 요구하는 품질
- 설계 품질 (Quality of Design): 기업의 제조 역량을 고려해 추상적 요구 품질을 명문화 (구체화)한 품질
- 제조 품질, 적합 품질 (Quality of Manufacturing or Confomance): 원자재 품질, 설비 능력, 공정 능력 등 제조 시스템의 다양한 원천에서 발생하는 변동성과 불확실성에 의해 제조 품질이 결정
- 사용 품질, 시장 품질 (Quality of Use of Market): 고객이 제품 또는 서비스를 실제 사용한 후, 그 제품으로부터 기본적 욕구의 충족, 애프터 서비스, 보전, 신뢰성 등에 대한 만족감 또는 불만을 인식함으로써 결정
- 품질의 8가지 차원: 성능, 특징, 신뢰성, 적합성, 내구성, 서비스성, 심미성, 인지품질
- 종합적 품질 (Total Quality): 제품과 서비스가 아무리 훌륭해도, 고객에게 수용되지 않으면 의미 없음. 즉, 고객 지향적인 품질의 정의가 필요하고 중요함. 이를 위해 제조 시스템의 가치 사슬을 고려해 볼 필요가 있음
- 저품질 비용 (COPQ, Cost of Poor Quality): 기업 내에서 불필요하게 발생하는 이익손실비용을 측정하는 재무적 지표
- 저품질로 인해 드러난 실패 비용은 빙산의 일각
- 회계상 파악 가능한 손실 - 매출의 4~6% (전통적 실패 비용은 정의가 쉬움)
- 회계상 파악 불가능한 손실 - 매출의 25~30% (숨어 있는 실패 비용은 측정이 어렵고 정의가 곤란)
2. 통계적 공정 관리 (SPC)
SPC 필요성과 개념
- Feed-Back 공정관리 시스템 (ERP, MEC)
- SPC는 공정에서 요구되는 품질, 생산성 목표를 달성하도록 통계적 방법으로 공정을 효율적으로 운영하는 관리 방법
- Statistical: 통계적 자료와 분석 기법을 이용하여
- Process: 공정의 품질 변동을 주는 원인과 공정의 능력 상태를 파악하여
- Control: 주어진 품질 목표가 달성되도록 끊임 없이 품질 개선이 이뤄지도록 관리하는 활동
- SPC의 장점과 단점
- 장점: 결함 방지에 효과적, 불필요한 공정 조정 방지, 계량치 및 계수치 데이터 모두에 사용 가능
- 단점: 데이터의 정확한 수집 및 관리가 필요, 관리도에 대한 올바른 분석과 패턴에 대한 조치 필요
- SPC의 적: 품질 변동
- 우연 원인 (Chance Cause): 엄격히 관리된 상태 하에서도 어느 정보 품질 변동을 발생시키는 원인
- 이상 원인 (Assignable Cause): 산발적으로 발생하여 품질 변동을 발생시키는 원인
- SPC에서 사용되는 통계적 기법: 평균, 분산 및 확률분포, 관리도 및 공정능력 지수, QC 7가지 기본 도구
- QC 7가지 도구란, 적은 데이터로부터 가능한 한 신뢰성이 높은 객관적 정보를 얻는데 가장 유효한 수단
- 특성 요인도, 파레트도, 체크 시트, 산점도, 히스토그램, 층별, 관리도 (그래프)
- QC 7가지 도구란, 적은 데이터로부터 가능한 한 신뢰성이 높은 객관적 정보를 얻는데 가장 유효한 수단
3. 스마트 품질 경영
품질 4.0과 스마트 품질 경영
- 전사적 품질 관리 (Total Quality Management)
- 품질 4.0은 기존 품질 관리 기법과 IoT, 빅데이터 등이 결합된 신개념 품질관리 및 경영 개념
- 품질 경영 시스템의 Digital Transformation
- 설명적 애널리틱스: 데이터로 과거에 무엇이 발생했는지를 분석하기 위한 기법 (상관관계 모니터링)
- 진단적 애널리틱스: 과거에 축적된 데이터로 인과관계를 찾아내어 특정 품질 관련 이벤트가 발생했는지 분석
- 예측적 애널리틱스: 통계학적 모델을 통해 미래에 어떤 사건이 발생할 확률로 예측하는 기법
- 처방적, 규범적 애널리틱스: 예측되는 이벤트를 위해 무엇을 하면 좋을지 처방하는 의사결정 관련 기법
- 스마트 공장은 환경을 고려하고, 안전성을 확보하며 역동적 시장 변화에 대응하는 지능형 디지털 시스템
- 품질 관리 문화는 기업 내 여러 부서 간의 협업과 대화를 통해 합의를 이뤄내는 것이 중요함
- 빅데이터를 활용한 스마트 품질 경영
- 실시간 커뮤니티 피드백을 제공하는 방안
- 원격 진단 및 유지 보수
- 고도화 된 공급망 품질 관리
- 예시
- 공정 모니터링 시스템의 품질 예측 및 불량 요인 분석 알고리즘 개발
- 공정 변수와 품질 계측치의 상관관계를 파악할 수 있는 지표 도출 (군집분석)
- 공정 변수를 통해 품질 계측치를 예측할 수 있는 가상 계측 시스템 구축 (회귀분석)
4. 신뢰성 개념과 중요성
신뢰성의 중요성
- 제품 라이프 사이클 관점의 Total Cost 관리가 필요 (품질비용은 잠재적 Risk)
- 개발 단계에서 시장 품질은 예측 가능하고, Control 될 수 있어야 함
- 신뢰성: 주어진 작동 환경에서 주어진 시간동안 시스템이 고유의 기능을 수행할 확률
- 품질: 정적 (현시점에서 제품의 특성), 전사적 추진 및 주로 생산 단계, 불량률
- 신뢰성: 동적 (미래의 성능과 고장), 전문분야 기술자로 구성된 팀에서 추진 및 설계 및 개발 단계, 고장률
- 신뢰성 분석의 필요성 (취약한 설계, 과부하, 강도와 부하의 산포, 마모, 시간 매커니즘, 잠재된 오작동, 오류)
- 신뢰성 척도
- 신뢰도: 부품, 제품, 시스템 등이 주어진 사용 조건에서 일정 기간 요구되는 기능을 고장 없이 수행할 확률
- 순간 고장률: 어떤 시점까지 동작하고 있는 시스템이 계속되는 단위 시간 동안 고장을 일으킬 비율
- 평균 고장률: 총 동작 시간 동안의 고장 개수
- 평균 고장 시간: 수리불가시스템에서 고장이 발생하기까지의 평균 시간
- 평균 고장 간격: 수리가능시스템에서 고장 간격 간의 평균 동작 시간
- 보전도: 고장난 시스템이 주어진 조건 하에서 규정된 시간 내에 수리 (보전)을 완료할 확률
- 가용도: 수리 가능한 시스템이 어떤 특정 시점에 기능을 유지하고 있을 확률
- 고장률, 욕조곡선, 평균고장시간, 평균고장간격시간, 평균잔여수명, 백분위 수명
- 신뢰성 데이터
- 수명 데이터: 의도된 기능을 제대로 수행하고 있거나, 고장인지의 여부로 판정 (Binary Data)
- 선능 데이터: 시간 경과에 따른 제품의 성능을 측정 (Continous Data)
5. 신뢰성 분포와 신뢰성 척도
연속형 수명 분포와 신뢰성 척도
- 지수분포: 확률밀도함수 및 누적분포함수, 고장률 함수, 평균 수명, 메디안 수명
- 지수분포 무기억성: 이산형에서 기하분포가 무기억성을 갖는 것처럼 연속형 분포에서는 지수분포가 무기억성을 가짐
- 지수분포의 일반화 형태는 감마분포
- 감마분포: 포아송 프로세스를 따르는 사건이 k건 발생하는데 걸린 시간의 확률 분포
- 포아송분포: 시간 Lambda 동안 포아송 프로세스를 따르는 사건의 개수에 대한 확률 분포
- 정규분포, 표준정규분포, 대수정규분포
- 베르누이와 이항분포, 포아송분포
- 신뢰성 데이터 표현 (수명분포), 고장 개수 표현 (이항분포, 포아송분포)
6. ICT 기반 예지 보전
시스템 열화
- 시스템은 사용시간, 빈도의 증가에 따라 열화
- 특정 운용 조건에서 요구된 기능을 수행하지 못하는 경우, 시스템 고장 발생
- 일반적으로 고장 후 교체 비용이 예방 보전 비용보다 훨씬 높음
보전
- 보전의 목적: 안전하고 경제적으로 운전 될 수 있는 조건으로 장비 유지
- 비용 검토와 관련된 문제 인식
- Safety Risk
- 휴지기간비용 및 수리비용 고려
- 보전도 (Maintainablilty): 예방보전 (상태기반, 시간기준), 사후보전 (보전연기, 즉시보전)
- 사후보전: 점검 및 정기 교환을 전혀 하지 않고, 장비 고장 후 수리
- 장점: 장비 수명이 다할 때까지 사용하므로, 2차 고장이 없다면 보전비 및 수리비가 모두 저렴
- 단점: 고장이 늘어나고, 생산공정에 미치는 영향이 크면 수율 및 생산 능력이 저하
- 시간기준보전: 장비의 열화에 가장 비례하는 파라미터로서 수리 주기를 정하고, 주기까지 사용시 무조건 수리
- 장점: 점검 등의 보전 공수가 적고, 고장도 적음
- 단점: Over Maintenance가 되어 수리비가 많이 들 수 있음
- 상태기반보전: 장비 열화 상태를 온오프라인으로 파악하며, 열화를 나타내는 값이 미리 정한 기준에 달하면 수리
- 장점: TBM의 단점인 과잉 유지 관리를 방지
- 단점: 감시 체계 설치에 대한 비융이 들며, TBM에 비해 보전 인력이 더 필요할 수도 있음
- 주요 보전 활동 개념 비교: BM - CM - PM - PdM
- 사후보전: 점검 및 정기 교환을 전혀 하지 않고, 장비 고장 후 수리