Journal of the Korean Institute

of Plant Engineering

Vol.7,No.1, MAR 2002

*  아주대학교 기계 및 산업공학부 교수

** 아주대학교 대학원 산업공학과 박사과정

1. 서  론

제조공정의 Six Sigma 기법 적용 연구

김광섭·최경식

1.1 연구의 목적

모니터 제조 공정은 삽입, 조립, 조정 및 검사공정으로 구성되어 있다. 그 중 삽입, 조립, 조정 공정은 필수적으로 해야 하는 공정인데 반하여 검사 공정은 필요악이라 할 수 있다.  공정관리 측면에서 살펴보면 삽입부터 조정까지 공정이 완벽하다면 인원과 장비를 투입하면서 검사를 할 필요가 없다. 그러나 제조 공정에는 항상 산포가 존재하기 때문에 검사를 하지 않고 제품을 다음 공정으로 투입하거나 출하할 수는 없다. 이에 비부가 가치 공정인 검사 공정을 최적화하여 인력과 장비의 투입을 최소화해야 기업의 경쟁력이 높아진다.

이러한 필요에 의해서 많은 인력과 장비가 투입되고 있는 PBA의 마지막 공정인 동작 검사 공정을 6시그마 기법을 활용하여 공정 개선을 시도하였다.

1.2 6시그마 기법의 의의

6시그마 기법에서 시그마는 품질의 변동을 의미하는 표준 편차로 사용되기도 하고, 프로세스의 질을 나타내는 척도를 뜻하기도 한다.  이는 프로세스의 품질 성능을 동일한 척도로 바꾸어 비교할 수 있는 기준을 제공하여 준다.  6시그마란 100만 번의 결함 발생 기회 중에 3,4회 정도만이 발생하는 품질 수준을 말하는데 6시그마 달성을 위한 추진은 기업의 경쟁력 확보에 큰 도움이 된다.  그 이유는 프로세스의 시그마 수준을 높이면 제품의 품질이 향상되고 비용은 줄어들게 되어 고객이 더욱 만족하게 되기 때문이다.

6시그마 기법의 장점들을 살펴보면,  개별적으로 사용되던 통계적 도구들을 하나의 체계 속에서 연관지어 사용하도록 공식화하고 문제 해결에 대하여 전체적인 이정표를 제공한다는 것이다.  6시그마에서 DMAIC로 알려져 있는 문제 해결 과정은 복잡한 통계적 방법과 개선 도구들을 어떻게, 왜 사용하는가에 대하여 명확한 길을 제시하기 때문이다.

2. PBA 동작 검사 공정 분석

2.1 동작 검사 시스템

PBA 동작 검사 시스템은 <그림1>과 같이 Connecter Jig, Micom Jig, DVM, DDC Checker, Signal Generator로 구성 되어있다.

<그림1> PBA 동작검사 시스템

<그림2> 동작 검사 프로세스

2.2 동작 검사 프로세스

PBA 동작검사 공정에서는 모니터가 가지고 있는 기능을 반조립 제품 상태에서 검사 장비들을 이용하여 검사한다. 요즈음 모니터 기능이 단순 디스플레이 기능에서 오디오 및 TV기능들까지 지원하는 복합화 추세로 가고 있다. 따라서 모델에 따라 검사 프로세스 및 검사 내용이 상이하다. <그림2>는 모니터의 기본적인 디스플레이 기능을 기준으로 작성한 동작 검사 프로세스이다.  그 검사 내용을 프로세스에 맞추어 <표1>에 정리하였다.

<표1> 동작 검사 내용

3. PBA 동작 검사 공정 개선

6시그마 기법의 기본 절차인 DMAIC 프로세스를 따라 모니터 제조공정의 대표적 비부가 가치 작업인 PBA 동작 검사 공정을 개선하였다. DMAIC은 주로 제조 부문에서 발생하는 문제에 대한 접근 방법으로  문제를 정의하고 그 현황을 상세하게 파악한 후 원인을 분석하여 그 참원인을 찾아 개선을 실시하고 개선 내용을 정착화 시켜 개선 효과의 지속성을 갖게하는 일련의 프로세스를 말한다.

<그림3> PBA 공정 Flow Chart

3.1. 정의(Define)

개선해야할 문제의 범위를 정확하게 파악하기 위해 PBA 동작 검사 공정의 문제점을  구체적으로 기술하였다. 첫째, 비부가가치 검사공정에 시간, 인력, 치공구와 같은 자원이 많이 소요된다.  둘째, 작업 지시서의 검사 항목과 실제 검사 항목의 차이가 있다.  셋째, 검사 방법이 샤시별로 차이가 있다. 넷째, Monitor Micom Data 관리에 따른 Loss가 발생한다. 마지막으로, 모델별 EEPROM 및 Version의 관리가 어렵다.

3.2. 측정 (Measure) 단계

3.2.1. 공정 도식화 (Process Mapping)

<그림3>의 Flow Chart를 보더라도 동작 검사 공정이 개선해야할 최우선 공정이라는 것을 판단할 수 있지만, 실제 현황를 파악하기 위해 현장 관리자 5명 및 엔지니어 10명 그리고 4개 라인 작업자 15명씩 60명에게 "PBA 공정의 어느 검사공정이 가장 Loss가 많은가?"라는 설문을 실시하고 그 결과를 Pareto도로 도시해보니 <그림4>와 같이 동작검사 공정이 약 60%로 개선의 필요성이 높은 것으로 나타났다.

PBA 동작검사 공정의 검사내용을 보면 회로 동작상태 검사,  DPMS 검사, DDC 통신 검사, Shock Test 등이 있다.

검사중에 Micom Jig를 사용하는 공정은 회로 동작상태 검사 공정이다.  Micom Jig는 모니터의 화질을 결정하는 조정 Data값을 모니터의 ROM에 저장해주는 작업에 쓰인다.

<그림4> 검사공정 Pareto도

<그림5> Micom Data 관리 프로세스

문제로 기술한 Micom Data 관리에 따른 Loss 발생이라는 것은 Model File 관리 및 Model File 변경시 마다 EEPROM을 새로 배포하고 기존 배포된 EEPOM은 오사용을 방지하기 위해 회수하는 작업을 말한다.  상기 Loss에 대한 정확한 이해를 위하여 Micom Data 관리 프로세스를 <그림5>와 같이 도시 하였다.

3.2.2 Cause-Effect Diagram

PBA 동작 검사 LOSS 문제를 분석하고 그 문제에 대처하기 위한 중요요인을 발견하기 위해 중요한 관리 특성들이 어떻게 관계되며, 결과에 어떤 영향을 미치고 있는가를 4M(Man, Machine, Materials, Method)에 기초하여 Brain Storming기법을 통해 원인들을 도출하고 Cause-Effect Diagram으로 정리하였다.

<그림6> PBA 동작검사 Loss 특성 요인도

3.2.3 FDM (Function Deployment Matrix)

문제에 대한 원인과 개선 목표를 공정 입력변수(KPIV)와 출력변수(KPOV)로 지정하여 FDM을 <표2>와 같이 작성했다. FDM의 결과 검사 Process, 검사 프로시져 복잡, EEPROM 다량 관리, 그리고 MICOM Data Revision관리가 해결해야할 가장 우선 순위의 요인이라는 결과가 나왔다.

3.3. 분석 (Analyze) 단계

측정 단계에서 제기된 주요 문제에 대한 답을 도출하기 위해 개연성 있는 인과 관계에 대한 가설을 수립하고 Data를 수집 하였다. 그리고 가설이 유효한지를 가설 검증을 통해 확인하고 문제에 대한 주요인자를 도출하였다.

<표2> FDM(Function Deployment Matrix)

3.3.1 가설 수립 및 데이터 수집

검사 Process 및 검사 Procedure 복잡은 공통의 문제로 검사 Process가 검사 시간에 영향을 줄 것이라고 판단하고 모델별 검사 Process의 검사 시간 Data를 수집하였다.  EEPROM 관리, Micom Data Revision 관리도 Micom Jig 사용으로 인한 문제로 S/W Jig 사용시에는 문제가 해결된다. 그러나, 검사 시간이 많이 소요된다면 개선 효과가 없기 때문에 Micom Jig 사용과 S/W Jig 사용간의 검사 시간 Data를 수집하여 S/W Jig 사용시에도 검사 시간에 영향을 주지 않으면서 Micom Jig사용으로 인한 문제들이 해결될 것이라는 가설을 수립했다.

(1) 가설 수립

1) 검사Process가 검사시간에 영향을 준다.

2) Micom Jig와 S/W Jig사용의 검사 시간차이 없다.

(2) 데이터 수집

1) 검사 Process의 모델별 검사시간

2) Micom Jig와 S/W Jig의 검사시간

3.3.2 변동 원인 및 인과 관계 분석

수집된 Data를 근거로 각 가설들에 대해 검증을 하였다. 가설 검증에는 MINITAB을 사용하여 2 Sample T-Test를 실시 하였다.  신뢰 구간은 95%로 설정하였다.

<표3>검사Process의 모델별 검사시간

<표4> Micom Jig와 S/W Jig의 검사시간

(1)검사Process가 검사 시간에 영향을 준다.

(A: A모델, B: B모델)

1) 등분산 검정

- 귀무가설 : 두 집단의 분산이 같다.

- 대립가설 : 두 집단의 분산이 같지 않다.

Levene`s Test 결과를 살펴보면 P값이 0.164로 0.05보다 크기 때문에 귀무 가설을 채택한다.  즉, A와 B 두 집단은 등분산성을 가진다.

2) 2 Sample T-Test

- 귀무가설 : 검사 시간의 차이가 없다.

- 대립가설 : 검사 시간의 차이가 있다.

P값이 0.00으로 0.05보다 작기 때문에 귀무 가설을 기각한다. 즉, A와 B모델의 검사 시간의 차이가 있다. 검사Process가 검사 시간에 영향을 준다는 가설이 입증되었다.

<그림7> 등분산 검정 및 2 Sample T-Test

(2)Micom Jig와 S/W Jig 사용의 검사 시간

차이 없다. (A:Micom Jig, B: S/W Jig)

1) 등분산 검정

- 귀무가설 : 두 집단은 분산이 같다.

- 대립가설 : 두 집단은 분산이 같지 않다.

Levene`s Test 결과를 살펴보면 P값이 0.127로 0.05보다 크기 때문에 귀무 가설을 채택한다.  즉, A와 B 두 집단은 등분산성을 가진다.

2) 2 Sample T-Test

- 귀무가설 : 검사 시간의 차이가 없다.

- 대립가설 : 검사 시간의 차이가 있다.

P값이 0.12으로 0.05보다 크기 때문에 귀무 가설을 채택한다. 즉, A와 B의 검사 시간에는 차이가 없다고 할 수 있다. 결론적으로 Micom Jig와 S/W Jig의 검사 시간은 차이

<그림8> 등분산 검정 및 2 Sample T-Test

가 없기 때문에 S/W Jig를 Micom Jig를 대신하여 동작 검사 시스템으로 사용해도 좋다라는 결론을 얻었다.

3.3.3 공정 성과의 결정 요인 확인

가설 검증을 통해서 예측했던 문제들에 대한 요인들을 확인할 수 있었다. 요인에 대한 결과를 함수 Y = f (x1,x2,x3,x4,--)로 표현할 수 있다.  여기서 Y는 검사 관련 COPQ이고 X`s는 주요 인자들인데 분석 단계에서 확인한 주요 인자들은 검사 Process와  Micom Jig 사용이다.

3.4 개선 (Improve) 단계

6시그마 기법을 보면 개선 단계에서 실험계획법을 추천하고 있다. 그러나 주요 인자가 계량형 Data가 아니고 이미 측정, 분석단계에서 확인되었기 때문에 실험 계획법이  아닌 주요 인자에 대한 기술적인 개선을 시도하고 그 효과를 검증하였다. 그러한 경우를 Non-DOE라는 용어로 표현하겠다.

분석단계에서 주요 인자들로 확인된 검사Process는 검사Process 간소화 및 최적화를 통해 개선하고, Micom jig 사용에 따른 Loss는 Micom Jig를 대치 할 수 있는 S/W Jig 도입을 통해 개선 하였다.

3.4.1 검사Process 간소화 및 최적화

검사 Process를 최적화하기 위해서 검사 항목의 필요성을 검증하고 효율적 검사방안을 찾았다.  동기무너짐 검사는 Signal 주파수 변경시 발생되는 불량이 있는지 검사하는 것으로 최근 수개월간 불량 발생이 없었던 항목으로 삭제 했다.  고압 및 G2조정은 PBA공정에서 하지 않아도 Main 라인 샤시 공정에서 정확한 전압 조정을 하기 때문에 검사의 의미가 작은 항목으로 역시 삭제했다. 다른 항목들을 조사해보니 S/W적으로 프로그램을 통해서 1 Step 실행으로 검사가 가능한 항목들이 있어서 S/W그룹 엔지니어를 통해 모델파일을 수정하였다. 검사 모드는 15"이하 모델은 수평 주파수 53□ 모드만 사용하고, 17"이상 모델은 68□ 모드만 사용토록하고 생산시 High/Low Model 변경시만 모드를 변경하도록 시스템을 변경했다. 검사PBA에 신호 공급은 PC로 Signal Generator를 대신하도록 했다.

<표5> 검사 Process 개선전, 후 비교

3.4.2 Micom Jig 대안 신규 방법 도입

신호 공급을 해주는 Signal Generator의 기능을 PC로 대체하고 S/W Jig를 도입했다.  개선후의 동작 검사 시스템 구성도는 <그림9>와 같다.  개선 전 시스템 대비 차이점은 H/W 적으로는 Signal Generator 및

Micom Jig를 PC로 대체하였고 그에 따라 PC를 사용한 검사 Software를 신규로 개발한 것이다.

<그림9> 개선 후 동작 검사 시스템도 구성

<그림10> S/W Jig 화면

<그림10>은 PBA 동작 검사 Software의 Main 화면이다. 그리고 PC를 사용하여 Model File을 변경하게 될 경우 EEPROM을 새로 구워 주거나 할 필요 없이 네트워크로 구성된 서버에 변경된 Model File을 저장 해 놓으면 Network으로 다운로드 받아서 사용할 수 있도록 하였다.

3.4.3 개선 효과 및 검증

(1) 검사시간 단축

검사 시스템 개선 및 검사 Process 최적화를 통해 우선은 검사 시간이 30초에서 28초로 단축되었다. 그리고 Micom Jig로 인한 재작업이 줄어들게 되고 Micom Jig 및 EEPROM 구매 비용이 절감될 것이다.  그 내용을 검증하기 위하여 개선전과 개선후의 검사 시간에 대한 Data를 수집하여 분석하였다. 검사는 B모델을 동일 작업자가 하도록 했다. 개선전 Data는 <표3>의 Micom Jig를 사용하고 B모델 경우의 수집한 Data를 사용하였고 개선후 Data는 개선된 시스템을 이용한 동작 검사 시간을 <표6>과 같이 다시 수집하였다.

<표6> 검사 시스템 및 Process 개선전,후

동작 검사 시간

개선 효과를 검증하기 위해 개선전,후 집단의 등분산 검정을 실시하여 등분산임을 확인하고 2 Sample T-Test를 이용하여 검사 시간의 변화가 있었는지를 살펴 보았다.  동작 검사 시스템 개선 전후 효과를 비교하기 위해 히스토그램을 사용하였다. ([그림4-15] 참고)

1) 등분산 검정

- 귀무가설 : 두 집단은 분산이 같다.

- 대립가설 : 두 집단은 분산이 같지 않다.

Levene`s Test 결과를 살펴보면 P값이 0.134로 0.05보다 크기 때문에 귀무 가설을 채택한다.  즉, A와 B 두 집단은 등분산성을 가진다.

2) 2-sample T-Test

(A:개선전 Process, B:개선후 Process)

- 귀무가설 : 검사 시간의 변화가 없다.

- 대립가설 : 검사 시간의 변화가 있다.

P값이 0.00으로 0.05보다 작기 때문에 귀무 가설을 기각한다. 즉, A와 B의 검사 시간에는 차이가 없다고 말할 수 없다.  결론적으로 개선전 Process와 개선후 Process의 검사 시간은 차이가 있다는 것이 입증되었다. 검사 Process 간소화 및 최적화를 통해  검사 시간을 평균 2초 줄였다.

(2) Micom Jig로 인한 LOSS 제거

Micom Jig를 대체하여 PC를 사용함으로써 Micom Jig 및 EEPROM 사용의 원천적 근거를 제거함으로써 구매 비용 절감 및  Micom Jig불량 관련하여 유지 보수하는 비용을  제거할 수 있다.  Micom Data를 관리하는 부서들의 중복 업무 및 단순 업무가 사라지게 되었다. 또한 라인 생산시 모델 교환에 따른 라인 유실을 줄일 수 있게 되었다.

<그림11>등분산 검정 및 2 Sample T-Test

<그림12> 개선 전후 동작 검사 시간 비교

<표7> Control Plan

3.5. 관리 (Control) 단계

문제점들에 대한 현황 파악 및 분석을 통해 개선을 실시하고 이룩한 개선 효과를 지속적으로 유지 발전시키기 위해 개선내용의 신속한 현장 적용 및 작업자 교육 실시하고 향후 관리 방안으로 Control Plan을 작성하였다. 그리고 PBA 동작 검사 작업 표준을 수정하여 개선 내용을 전 부서 공유토록 했다. 또한 시범 라인에 대한 개선 내용을 전라인 확산 적용하여 횡전개 하도록 했다.

4. 결  론

제조부문 6시그마 기법을 적용하여 PBA 동작검사 공정 개선을 통해 6시그마 기법 효용성을 입증하였다. 공정 개선의 주요한 내용은 다음과 같다.  첫째, 후공정에서 실시하는 작업 및 발생 빈도가 낮은 일부 검사 항목 삭제하였고 둘째, MICOM Data의 수정을 통한 8개 작업 항목의 1 STEP 실시가 가능토록 했으며 마지막으로 신호 공급을 해주는 Signal Generator 및 Data 운영 작업에 필요한 Micom Jig를 검사S/W 신규 개발하여 PC로 대체하였다.

개선 유형효과는 검사 시스템 개선 및 검사 Process 최적화를 통해 검사 시간을 30초에서 28초로 단축시켜 년간 4천 5백만원의 COPQ를 절감했고.  MICOM Jig를 PC로 대체함으로써 MICOM Jig 및 EEPROM 사용을 제거하여 구매 비용 4천 4백만원을 절감시켰다. 무형적으로는 MICOM Data를 관리하는 부서들의 중복 업무 및 단순 업무가 사라지는 효과가 있었다.

참고문헌

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