1. 서 론

최근의 기업 현장에서는 식스 시그마의 기법이 도입되어 적용 운영되고 있다. 종래에는 현장의 개선활동이 경험에 입각하여 이루어 졌으나 식스 시그마의 도입으로 과학적인 체계로서 개선 활동을 수행하기에 이르렀다. 본 연구에서는 현재 제조현장에서 왕성하게 수행되어오고 있는 식스 시그마(Six Sigma)기법의 단계별 내용과 그 방법 및 운영에 대하여 기술하고자 한다. 식스 시그마의 적용은

* 아주대학교 대학원 산업공학과

M(측정), A(분석), I(개선), C(통제)의 각 단계별 활동을 통하여 개선하고 각 단계마다의

분석 도구를 적용하여 즉 MAIC Cycle을 적용하여 효과적인 개선을 적용하여 활동하는 것이다. 식스 시그마의 활동은 그 근본이 품질 향상을 위하여 측정, 분석, 개선, 통제의 활동을 일련되게 하여 개선 프로젝트의 수행을 분석도구를 통하여 하며 실행한다. 본 연구에서는 효과적인 식스 시그마 운동을 전개하기 위하여 MAIC 각 단계에서의 분석 도구를 기술하며 어떠한 순서와 방법으로 적용해

야 하는가 하는 방법론을 다루고자 한다.

2. 연구의 내용 및 범위

본 연구에서의 내용과 범위는 측정, 분석, 개선, 통제의 각 단계에서의 분석 도구(Tools)를 중심으로 하여 어떻게 식스 시그마 기법이 적용되는 가 하는 것을 살펴 보았으며 이에 대한 방법과 이를 위하여 적용하기 위한 운영 방법에 대하여 언급하고자 한다.

각 단계에서의 세부적인 내용은 다음과 같다.  먼저 측정 단계에서는 Process Mapping, X-Y matrix, Process FMEA, Gage R&R, 장단기 시그마 수준의 계산에 대하여 적용되는 방법을 다룬다. 또한 분석 단계에서는 분포의 분석 방법, 추정 통계, 가설 검정 및 상관 회귀 분석을 다루며 개선의 단계에서는 실험 계획의 절차, 실험 계획의 분석을 다룬다. 마지막으로 통제의 단계에서는 통계적 공정관리를 다룬다. 다음 절에서 각기의 적용 도구의 내용에 대하여 세부적으로 언급하며 MAIC 사이클에서 적용되는 방법에 대하여 더욱더 상세히 다룬다.

3. MAIC Cycle

3.1 측정(Measure) 단계

측정단계에서의 활동은 프로세스 맵핑, X-Y Matrix, Process FMEA, Gage R&R, 공정 능력의 평가, 장단기 시그마 수준의 계산의 과정으로 이루어졌으며 앞에서 열거한 도구들을 가지고 측정단계에서 개선활동을 수행한다.

(1)프로세스 맵핑

프로젝트의 범위가 되는 공정[6][7]을 열거하고 DPU (Defect per Unit), 과정 통과 수율(RTY)을 각 공정마다 산출하고 각 각의 공정을 부가 가치공정과 비부가가치 공정으로 나타낸다. 먼저 DPU(Defect per Unit)는 유니트당 결점수로 각 공정의 생산 유니트당 결점수를 나타내는 것으로 각 공정에서 얼마나 결점수를 나타내는가를 계산하는 것이다. 또한 과정 통과 수율은 각 공정의 exp(-dpu)로 산출하여 계산한다. 이것은 각 공정의 과정 통과 수율을 나타낸 것으로 각 과정 통과 수율은 전체 공정의 과정통과 수율을 산출해 줄 수  있다. 그리고 각 공정을 고객에게 가치를 주는 작업인지 아닌지를 구별하여 부가가치 작업과 비부가가치 작업으로 나누어서 NVA, NA로 각기 표기하여 준다. 그리고 X인자는 C, N ,S 인자로 나타내어서 나열한다. 여기서 C인자는 조정 가능한 인자로 실제적으로 특성치 Y에 대하여 실제적으로 영향을 미치는 X인자로서 이 인자들이 X-Y Matrix에서 y인자들에 대하여 영향도를 미치는 정도를 분석하는 실제적인 인자들이다. 공정 가동중에 조절하고 통제할 수 있는 입력인자인 것이다. N인자는 노이즈로서 통제 불가능 인자를 나타내는 인자이다. 주위의 온도, 습기, 작업자등을 나타내는 인자인 것이다. 표준 작업절차(Standard Operating Process)는 청소

안전책, 부품장전, 설치등을 나타내는 작업 시의 표준작업 절차인 것이다. 이와 같이 프로세스 맵핑은 각 공정을 열거하여 공정의 주요 y인자와 이 y에 영향을 미치는 x인자를 도출하고 DPU, RTY를 계산하여 공정의 흐름을 일목요연하게 나타내는 것이다. 다음과 같은 순서로서 프로세스 맵핑을 작성한다.

1 단계 : 실행가능한 수준의 해결하고자 하는 공정의 범위를 설정한다.

2 단계 : 각 단계의 Cycle Time과 품질수준을 포함해서 좋은 제품과 서비스를 생산하   는데 필요한 모든 작업을 찾아낸다.

3 단계 : 위의 각 작업이 부가 가치적(VA) 작업인지 또는 비 부가 가치적(NVA) 작업   인지 판별한다.

4 단계 : 각 공정 단계의 내부와 외부 X's, Y's 인자를 전부 찾아 목록화 한다.

5 단계 : X's 인자를 다음중에 하나나 그이상으로 분류한다.

통제 가능(C) : 공정 가동중에 조절하고 통    제할수 있는 입력인자

표준작업 절차(SOP) : 상식적인 사항으로    이치에 맞기 때문에 항상 이루어지는 작업

잡음(N) : 통제 할수 없거나 통제하고 싶     지 않은 인자

6 단계 : 개개 입력과 출력인자에 대한 모든     작업 규격을 기록한다.

7 단계 : 공정 자료의 수집은 모든 데이터를 명확히 하여 기록한다.

<그림 3.1 > 프로세스 맵핑

(2) X-Y Matrix

X-Y Matrix는 프로세스 맵핑에서 도출된 X, Y 인자를 열거하여 먼저 출력변수 Y를 열거한다. 이렇게 열거된 출력변수 Y는 1-10 까지의 스케일링을 사용화 하여 등급화하며 Y인자의 중요도를 나타내어 small y들의 중요도를 산정하며 여기에 따른 x인자는 y인자들에 영향을 미치는 정도를 산출한다. 이렇게 X, Y인자의 중요도와 영향도를 곱하여 각각의 값을 더하여 순위(Rank)값을 산출한다. X인자들의 순위를 나타내어서 상위의 X인자들을 추려낸다. 이 X인자들이 개선을 요하는 상위의 인자들이며 5-10 정도를 개선할 X인자로서 나타내어진다. 다음에 나타나는  순서로서 X-Y Matrix를 작성한다.

1 단계 : 프로세스 맵핑을 재검토하여 X,Y인자를 명확히 한다.

2 단계 : Y변수 확인 단계로서 매트릭스 윗 부분에 중요한 출력변수(Y)를 열거한다.

3 단계 : 출력변수 Y변수의 등급단계로서 임의의 스케일을 사용하여 각 출력변수를 숫

자로 등급을 매긴다. 스케일은 보통 1-10이 사용된다.

4 단계 : 다양한 출력변수에 영향을 줄 수 있는 잠재적인 원인 X's 인자를 찾아서 매트  릭스 왼편에 열거한다.

5 단계 : X,Y 인자의 상관 관계를 규명하는 단계로서 매트릭스에서 각 출력변수 Y에     대한 각 입력변수 X의 영향을 숫자로 등급을 매긴다.

6 단계 : 등급을 매긴 결과를 추후 활동으로 분석하고 순위화 하는 데 사용한다. 이렇게 순위화 되면 XY 매트릭스에서 가장 높은 등

급의 입력 변수가 우선적으로 다루어진다.

(3)Process FMEA

프로세스 FMEA에서는 먼저 공정의 기능을 열거하여 이 공정의 기능에 대한 잠재적인 고장의 유형을 나타낸다. 여기서 잠재적인 고장의 유형은 X인자 때문에 발생하는 고장의 유형을 가리키는 것으로 여기에 대한 잠재적인 고장의 영향도도 나타내어진다. 또한 잠재적 고장의 원인이 도출된다. 여기서 심각도(Criticality)를 산출하는 바 심각도의 등급은 매우 위험적이며 경고가 없을 때에는 10점의

등급을 부가하고 위험적이고 경고가 있을 때에는 9점의 등급을 부가한다[8][9]. 영향도가 매우 미미할 때에는 2점의 등급을 부가하며 없을 경에는 1점을 등급으로 부가한다. 또한 탐지도(Detection)의 등급을 작성하는 방법은 발생하였을 때 탐지가 거의 불가능 할 때에는 10점의 등급을 부가하고 아주 미미할 때에는 9점의 등급을 부가하며 탐지를 할 수 있는 경우가 최고 일 때는 2점의 등급을 부가한다. 탐지를 거의 확실시 할 경우에는 1점을 부가하여 등급을 도출한다. 발생도(Occurence)의 등급작성은 발생도가 최고 일 때 즉 고장을 거의 피하기 어려울 때 고장

가능 확률이 2개중 1일 때를 나타내며 이때 10점의 등급을 부가하며 고장 가능 확률이 3개중 1일 때에는 9점의 등급을 부가한다. 고

장확률이 최저일 때 150,000개중 1일 때에는 2점의 등급을 부가하며 고장날 확률이 거의 없어서 고장날 확률이 150000개중 1개 이하 일 때 1점의 등급을 부가한다.  다음과 같은 순서로서 프로세스 FMEA를 작성한다.

1 단계 : 공정 기능을 열거한다.

2 단계 : 잠재 고장유형을 기입한다.

3 단계 : 고장을 초래한 잠재적 영향과 각 해당 출력변수 Y에 대한 심각도를 기입한다.

4 단계 : 잠재적인 공정 고장 원인을 기입하고 얼마나 이러한 원인 또는 고장 유형이     자주 발생할 것 같은 지에 대하여 평가한다.

5 단계 : 현 공정통제를 기입하고 각 고장 유형을 탐지해 낼 수 있는 수준을 지정한다.

6 단계 : 위험 순위 수치(RPN)를 계산하고 이 수치를 내림 차순으로 파레토화 한다.

7 단계 : 시정 조치를 제안하고 책임자를 지정하여 조치를 취한다. 그리고 시정 조치 완   료 후에 위험 순위수치(RPN)를 재계산한다.

(4) Gage R&R

제조현장에서 사용하고 있는 게이지의 문제점이 있는 가를 분석하기 위하여 Gage R&R 기법이 적용되는 단계이다. 측정 작업자의 오차로 인한 재현성(Reproducibility)이란 동일한 장치로 동일 부위의 동일 특성 측정시 상이한 작업자들 간의 측정 평균치에 나타나는 변동이다. 측정기로인한 오차 정밀도란(Repeatability) 한 작업자가 동일한 장치를 사용해서 동일부위의 동일 특성을 반복적으로 측정했을 때 나타나는 변동의 단위이다. 식스 시그마 적용에서의 Gage R&R은 측정 시스템의 합격여부를 기여도 , 조사 변동, 변별적 범주로 나타내어서 판정을 한다.  기여도의 값이 1% 보다 작을 때[5] 측정시스템에 문제가 없는 경우로 판별되며 1%-9% 사이의 값을 갖게되면 중요성과 비용에 의해 좌우된다. 또한 9%보다 기여도값이 클경우에는 측정시스템을 거부하게 된다. 조사변동의 경우에는 조사변동의 값이 10%보다 작을 경우에는 측정시스템이 문제가 없는 경우이고 10%-30% 사이의 값을 가지는 경우는 중요성과 비용에 의해 좌우된다. 또한 조사변동의 값이 30% 보다 클 경우에는 측정 시스템을 거부한다. 변별적 범주의 경우는 변별적 범주의 값이 10보다 크면 측정 시스템에 문제가 없으며 4-9 사이의 값을 가지면 중요성과 비용에 좌우되며 변별적 범주의 값이 4보다 작으면 측정 시스템을 거부한다. 이와같이 Gage R&R 에서는 기여도, 조사 변동, 변별적 범주를 가지고 측정 시스템을 평가하게된다.

(5) 장단기 시스마 수준 계산

현재의 수준을 측정하기 위한 지표가 시그마 수준(Sigma Level)이다. 이 시스마 수준의 산출은 먼저 규격을 설정하고 이 상, 하한 규격을 벗어나는 제품의 값을 계산하고 이값의 표준정규분포의 Z값이 장기 시그마 수준 값이다. 여기서 단기 시그마 수준의 값은 장기 시스마 수준의 값에서 일반적으로 1.5를 플러스하여 계산한다[6]. 여기서 지수 1.5는 평균적인 시그마수준의 이동값으로 평균적으로 장기 시그마 수준에서 단기 시그마 수준의 값이 1.5 만큼 이동하여 나타난다는 것을 의미한다.

3.2 분석(Analysis) 단계

측정(Measure) 단계에서는 현실수준의 측정을 하여 파악하는 것이며 분석(Analyze) 단계에서는 어떠한 요인[4]이 무엇인가를 찾아내기 위한 데이터의 분석 단계이다. 목표에 대비하여 Gap이 있으면 여기의 요인이 무엇인가를 파악하는 단계의 활동으로서 통계적인 기법들이 사용되고 있다.

(1)분포 분석

데이터의 형태나 이들 데이터가 나타내는 분포의 형태를 분석한다. 데이터가 비정규성을 나타낼 대 어떠한 형태들이 있나 하는 것과 이들 비정규 데이터의 정규 데이터로의 변환을 시도한다. 먼저 데이터의 형태가 비정규성을 나타낼 때에는 이들 데이터들을 분석하는 것이 매우 어렵다. 통계학의 가정에서도 데이터들의 형태가 정규분포를 한다고 가정 한후 에 일반적으로 분석하기 때문이다. 우선 먼저 데이터의 비정규 형태가 어떠한 것이 현장 데이터에서 나타나는 가를 살펴보자. 데이터의 비대칭성 또는 사행을 나타내는 경우로 데이터가 중심으로부터 한쪽에 몰려있는 경우로서 좌변 사행 또는 우변 사행의 형태로 나타낸다. 이러한 경우는 좌측이나 우측으로 데이터가 몰려서 나타나는 비대칭의 경우이다. 또한 평평하고 짧은 꼬리를 가진 평첨의 형태나 긴꼬리를 가졌으며 뾰족한 형태의 급첨의 형태로의 데이터들도 나타날 수 있다. 시간의 흐름에 따른 데이터의 변화로 일반적으로 추세 변동을 들수 있다. 일정한 형태로 시간의 흐름에 대하여 경향을 나타내거나 추세를 나타내는 경우이다. 데이터의 이산성과 다중봉우리의 형태로서 데이터가 연속적이지 않고 이산적으로 나타나는 경이며 다중 봉우리의 형태는 중십적인 분포로부터 떨어져서 추가적인 봉우리를 갖는 형태이다. 이러한 비정규 데이터는 Box-Cox 변환에 의하여 보정이 가능하며 이 Box-Cox변환에 의하여 변환된 데이터를 사용하여 정규 데이터로 변환된 데이터로서 모든 산출을 할 수 있다.

(2) 추정 통계

추정을 하는 것은 데이터를 바탕으로 추론을 하여 결론을 내리는 행위이다. 통계적 추론은 위험수준과 신뢰도가 추정될 수 있는 데이터에 대한 수학적 요약을 근거로 결론을 내리는 것을 수반한다. 통계이론과 식스 시그마 전략도구의 사용을 통해서 세 가지의 질문에 대한 다음과 같은 물음을 수반한다.

1. 데이터를 어떻게 수집해야 하는 가?

2. 수집한 데이터를 어떻게 분석하고 요약해     야 하는가?

3. 데이터의 요약이 얼마나 정확한가?

위의 질문에 대한 물음은 데이터를 추정하기 위하여 필요한 구체적인 방법론이다. 먼저 추정을 하기 위하여 현장에서 어떻게 데이터를 수집하여야 하는가의 문제이다. 데이터의 수집은 추정을 해야되는 특성에 대하여 측정을 하여 데이터를 수집한다. 여기서 발생하는 또 하나의 문제는 표본의 크기(Sample Size)에 대한 문제이다. 표본의 크기가 너무 커지면 시간, 노력과 비용이 많이 소요되고 샘플사이즈가 적으면 변별력을 잃게 되므로 적정한 사이즈의 표본을 취하게 된다. 일반적으로는 표준오차가 표본의 크기가 5내지 6일 때 안정화되기 시작하고 표본의 크기가 30일 때 평평하기 되기 시작한다. 이러한 이유로 인해서 데이터를 취해 계산 할 경우 크기가 30인 표본을 취하는 것이 자주 권잠 된다. 이렇게 샘플사이즈가 30인 특성 데이터의 측정으로 얻어진 데이터는 신뢰구간 추정 공식에 대입되어서 추정이 된다. 현장에서 데이터를 분석하기 위하여서는 먼저 데이터 수집 특성에 대한 고찰이 필요하며 일반적으로 특성의 평균에 대한 추정이 이루어진다. 통계학의 신뢰구간 추정 공식에 의하여 평균에 대한 추정을 행할 수 있다.

(3)가설 검정

통계적 가설 검정은 먼저 데이터를 측정하여 수집을 다. 이후 귀무가설(Null Hypoth-

esis)과 대립가설(Alternative Hypothesis)을[3] 세운다. 귀무 가설은 무변화 또는 무차이를 나타내는 진술문으로서 이 귀무 가설은 귀무가설을 기각할 만한 충분한 증거가 제시될 때 까지 참인 것으로 간주된다. 대립가설은 변화나 차이를 나타내는 진술문으로서 귀무가설이 기각될 경우 참으로 간주된다. 이러한 귀무 가설과 대립가설을 세우고 검정통계량 값을 구한다. 이 검정 통계량 값은 임계값과 비교되어 귀무가설의 기각 또는 채택을 결정하는 값이다. 이 검정 통계량은 데이터의 형태에 따라 달라지게 된다. 일반적으로 길이, 무게, 수율등과 같은 계량치 데이타는 정규검정 또는 t 검정을 행하고  이외에 데이터의 형태가 연속치로 나타나지 않고 불량 개수, 흠의 수 등과 같은 계수치 데이타(속성데이타)의 경우 카이스퀘어 검정을 적용한다.

3.3 개선(Improve) 단계

분석(Analyze)단계에서 요인을 찾았으면 개선(Improve)의 단계에서는 문제 해결을 위하여 요인의 최적값을 찾기 위한 활동[5]이 이루어지며 여기서 실험 계획법이 적용이 된다.

개선의 단계에서는 실험계획법이 적용되는 바 실험을 하기 위한 전체 적인 실험계획을 설계한다. 우선 먼저 실험의 목적을 설정한다. 개선의 단계에서는 실험계획법이 적용되므로 분석(Analyze)의 단계에서 요인이 무엇인가를 밝혀내어서 문제 해결을 위해서 요인의 최적값을 찾아내기 위한 활동이다. 그러므로 개선의 단계에서 첫째로 실험의 목적을 명확히 한다. 이 실험의 요인이 무엇이며 왜 실험 계획을 적용하는 지의 목적을 명쾌히하는 것이 중요하다. 즉 요인의 최적 조건을 찾기 위한 실험의 목적을 명확히 선정한다.

다음 단계로서 실험의 목적을 설정한 후 실험에서의 입력변수가 되는 독립 변수를 선정하며 이에 따른 출력변수가 되는 반응변수를 선정한다. 반응변수와 독립변수가 선정이 되면 이후 입력 변수에 대한 수준을 선택한다. 입력변수의 수준수가 선정이 되었으면 실험계획법을 선정한다. 실험계획법의 선정은 실험계획법의 종류를 열거하여 이에 맞는 실험 계획법을 선정한다. 하나의 요인이 실험에 시행되는 일원배치법, 두 개의 요인이 실험에 시행되는 이원배치법, 그리고 여러개의 요인이 실험에 시행되는 다원 배치법 등이 고려되며 경우에 따라서는 요인배치법이나 직교배열법과 같은 일부 실시법도 고려되어 실험으로 지정된다. 실험 계획법의 선정이 이루어지면 데이터를 수집하고 실험을 실시를 행한다. 실험실시의 결과를 분석해서 요인의 최적값을 산출해내고 통계적인 결론을 도출해 낸다. 다음과 같이 실험 계획법의 실시하는 순서로서 행한다.

1 단계 : 실험의 목적을 수립한다.

2 단계 : 반웅변수(Y)를 선정한다.

3 단계 : 독립변수(X)를 선정 한다.

4 단계 : 독립변수에 대한 수준을 선택한다.

5 단계 : 실험계획법을 결정한다.

6 단계 : 실험의 실시와 자료수집을 한다.

7 단계 : 실험실시의 자료를 분석한다.

8 단계 : 통계적 결론을 도출한다.

9 단계 : 실제적인 해결책을 도출한다.

3.4 통제(Control) 단계

통제(Control)의 단계에서는 현장에서 요인의 최적값을 실천하고 유지하기 위하여 통계적 공정관리인 관리도의 기법들이 적용된다. 개선(Improve)의 단계에서 요인의 최적값을 산출하면 이 요인의 최적 조건을 현장에서 실천 유지하기 위한 활동이 통제(Control)의 단계이다. 특히 통제의 단계에서는 통계적 공정관리(Statistical Process Control)의 기법이 사용 적용되고 있다. 통계적 공정관리는 공정 변동의 즉각적인 파악과 모니터링 및 개선을 위한 통계적인 도구이다. 제조공정의 이상원인을 모니터링하고 탐지 개선하기 위하여 제조공정상에서 품질변동의 즉각적인 조처를 취하는 것으로 모든 공정이 보통 원인에 의한 자연 변이와 특별원인에 의한 비자연 변이를 가지게 된다. 공정을 감시하거나 개선을 하기 위하여 통계적 공정관리를 사용한다. 통계적 공정관리의 사용은 특별원인에 의한 변동을 관리 이탈 신호를 통해 탐지해 낼 수 있도록 해준다. 또한 통계 원리를 토대로 관리도는 공정 변수들에서 이상 패턴을 파악 할 수 있게 해준다. 관리도가 이상 패턴을 나타내 보일 경우 특별원인에 의한 변동이 공정을 변화 시켰다는 것을 알 수 있다. 관리도의 작성 절차를 살펴보면 먼저 특성을 선정하며 관리도의 유형을 선정한다. 여기서 관리도의 유형은 특성치가 길이, 무게, 강도와 같이 연속형 일 때에는 평균범위 관리도가 사용되며 이 관리도는 시간의 흐름에 따른 중심의 경향을 측정하고 변동의 증감을 측정한다.  또한 특성치가 계수형일 때에는 nP, P, C, U관리도가 적용된다.  이와같이 특성과 관리도의 유형이 적절하게 선정이 되면 측정방법과 기준을 선정한다. 측정방법과 기준이 선정이 되면 표본의 간격, 회수의 결정을 하며 표본의 크기를 정한다. 이후 중심선과 상하한선을 산정하고 데이터의 수집 양식을 작성하며 필요한 데이터의 수집 양식이 완성되면 관리도를 타점하여 작성한다.

4. 결 론

본 연구에서는 식스 시그마의 현장의 적용 방법과 순서에 대하여 다루었다. 식스 시그마의 적용 절차는 MAIC Cycle을 각기의 단계에서 세부적인 기법들을 가지고 적용하여 바 그 세부적인 기법들의 적용 방법에 대하여 언급하였다. 본 논문의 실제적인 적용을 위해서는 소프트웨어 Minitab과 Excel의 사용이 필수 불가결하며 각 단계에서의 적용도구들이 Minitab과 Excel에서 적용사용 될 수 있도록 되어있다. 그러므로 이러한 Minitab과 Excel의 사용으로 각기의 적용 tool들의 완성과 해를 분석할 수 있다. 추후 연구 방향으로는 식스 시그마 도입과 적용에 따른 문제점에 대한 언급이 필요하다고 사료된다.

참 고 문 헌

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[2] Duncan and Acheson, J., Quality             Control and Industrial Statistics, 1965.

[3] Grant, E.L. and R.S. Leavenworth,           Statistical Quality Control, New York:

McGra-Hill Book Company, 1974.

[4] Mikel J. Harry, The Vision of Six          Sigma, A Roadmap for Breakthrough,       Sigma Publishing Company,pp24-pp58,      1994.

[5] Mikel J. Harry, The Vision of Six          Sigma, Tools and Methods for             Breakthrough, Sigma Publishing            Company, pp105-120, pp, 1994.

[6] 오리온 전기, 식스 시그마 트레이닝 그린      벨트, 시그마에코 컨설팅,pp30, 2000.

[7] 오리온 전기, 식스 시그마 트레이닝 블랙     벨트, 시그마에코 컨설팅,pp52-65pp, 2000.

[8] 삼성전자, 식스 시그마 트레이닝 그린벨      트, 시그마에코 컨설팅, pp84-pp89, 2001.

[9] 삼성전자, 식스 시그마 트레이닝 블랙벨      트, 시그마에코 컨설팅, pp65-pp71, 2001

[10] 박 성 현, 통계적 공정관리, 민영사,          pp187-pp255, 1997.