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식스시그마 프로젝트 사례에서 혁신효과 분석을 위한 품질척도의 특성 및 적용
The Characteristics and Implementations of Quality Metrics for Analyzing Innovation Effects in Six Sigma Projects 원문보기

대한안전경영과학회지 = Journal of the Korea safety management & science, v.16 no.1, 2014년, pp.169 - 176  

최성운 (가천대학교 산업공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This research discusses the characteristics and the implementation strategies for two types of quality metrics to analyze innovation effects in six sigma projects: fixed specification type and moving specification type. $Z_{st}$, $P_{pk}$ are quality metrics of fixed specificat...

주제어

#Fixed Specification Type   #Moving Specification Type   # $Z_{st}$   # $P_{pk}$   #SSMD   #Z-Score   #Quality Metrics   #Accuracy   #Precision  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 고객의 기대를 끊임없이 추구하는 연동규격형(Moving Specification Type) 식스시그마 프로젝트에서 정밀도 혁신과 정확도 혁신 관점에서 개선효과를 파악하는 SSMD(Strictly Standardized Mean Difference)와 Z-Score 품질척도를 제안하고 기존의 품질척도의 특성과 비교, 평가한다.
  • 본 연구는 식스시그마 프로젝트에서 개선효과를 파악하기 위해 Zst 시그마 수준, Ppk의 고졍규격형(Fixed Specification Type) 품질척도와 F-Statistic, t-Statistic, SSMD(Strictly Standardized Mean Differe nce), Z-Factor의 연동규격형(Moving Specification Type) 품질척도의 특성 및 적용방안을 사례중심으로 제시하였다.
  • 본 연구의 차별성은 2011년-2012년 국가품질경영대회 식스시그마분야에 출전했던 프로젝트[16]를 대상으로 Zst , Ppk , F-Statistic, t-Statistic의 기존 품질척도의 오적용(Misuse) 사례를 분석하고 본 연구에서 제안한 SSMD와 Z-Score의 올바른 적용방안을 제시하여 실무자의 사용과 이해를 돕는 데 있다.

가설 설정

  • F-Statistic에 의해 등분산, 이분산으로 판정한 정밀도 개선효과를 가정으로 정확도 개선효과를 분석하기 위해 각각 (1), (2)와 같은 t-Statistic을 사용한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
식스시그마는 어떻게 활용되는가? 식스시그마는 제조업, 서비스업, 공공기관 전 분야에 걸쳐 경영혁신운동으로 자리매김하고 있으며 TPS (Toyota Production System)를 응용한 린(Lean) 식스시그마는 품질(Quality)과 시간(Takt Time)을 동시에 해결하는 혁신기법으로 활발히 도입되고 있다.
t-Statistic의 장점은 무엇인가? t-Statistic은 P-Value에 의해 통계적 유의성 (Statistical Significance)을 쉽게 판정하는 장점이 있으나 개선전과 개선후의 샘플크기 n1과 n2에 의해 영향을 크게 받아 실무적 유의성(Practical Significance)의오도된 결과로 판정될 수 있다. 포퍼의 반증원리 (Falsibility By Popper)에 의해 검증된 RHPT (Research Hypothesis Present Type)의 연구가설에 의한 실무적 유의성이, 귀류법(Proof By Contradiction)의 NHST(Null Hypothesis Significance Test)에 의한 통계적 유의성과 반드시 일치하지 않는다.
t-Statistic이나 P-Value로 미리 정해진 유의수준과 비교해 유의성을 판정할 경우 어떤 한계점이 있는가? 정밀도 개선 효과를 파악 하기 위해 F-Statistic의 유의확률(Significance Probab ility)에 의해 등분산(Pooled or Equal Variance), 이분산(Nonpooled or Unequal Variance)을 검토한 후 각각의 가정에 대한 t-Statistic의 P-Value로 미리 정해진 유의수준(Significance)과 비교하여 정확도 개선에 대한 유의성을 판정한다. 그러나 이 두 Statistic은 개선 전후의 샘플크기 n1 , n2과 상대적 비에 따라 통계적 유 의성(Statistical Significance) 판정에 영향을 크게 받아 실무적 유의성(Practical Significance)의 오도된 결과로 유도할 수 있다.[7,8,12] 또한 정확도와 정밀도의 정도를 두 개의 꺾은선 그래프로 나타내는 계량형 관리도(Control Chart)인 경우 개선 전후의 개선효과를 시각적으로 나란히 비교하는 주관화된 방법만을 사용하고 있으며 개선 전후 관리도의 정확도 개선에 대한 유의성 연구는 x-- R관리도에 국한되어 있다.[10,11]
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참고문헌 (16)

  1. Antony J.(2003), Design of Experiments for Engineers and Scientists, Elsevier. 

  2. Birmingham A. et al.(2009), "Statistical Methods for Analysis of High-Throughput RNA Interference Screens", Nature Methods, 6, 569-575. 

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  3. Breyfogle F.W.(2003), Implementing Six Sigma: Smarter Solutions Using Statistical Methods, John Wiley & Sons. 

  4. Brook Q.(2010), Lean Six Sigma and MINITAB, 3 Edition, OPEX Resources. 

  5. Choi s.(2013), "Implementation of Z-Factor Statistics for Performance Evaluation of Quality Innovation in the High Throughout Process", Journal of Korea Safety Management and Science, 15(1), 293-301. 

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  6. Iversen P.W. et al.(2006), "A Comparison of Assay Performance Measures in Screening Assays: Signal Window, Z Factor, and Assay Variability Ratio", Journal of Biomolecular Screening, 11, 247-252. 

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  7. Koch K.R.(2010), Parameter Estimation and Hypothesis Testing in Linear Models, Springer. 

  8. Lehmann E.L., Romano J.P.(2010), Testing Statistical Hypothesis, Springer. 

  9. McCarty T.Jordan M., Probst D.(2011), Six Sigma for Sustainability, McGraw-Hill Professional. 

  10. Quesenberry C.P.(1997), SPC Methods for Quality Improvement, John Wiley & Sons. 

  11. Rauwendaal C.(2008), SPC: Statistical Process Control in Injection Modeling and Extrusion, 2 Edition, Hanser Publications. 

  12. Wilcox R.R.(2012), Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing, 3 Edition, Academic Press. 

  13. Zhang J.H., Chung T.D.Y, Oldenburg K.R.(1999) "A Simple Statistical Parameter for Use in Evaluation and Validation of high Throughput Screening Assays", Journal of Biomolecular Screening, 4, 67-73. 

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  14. Zhang X.H.D(2007), "A Pair of New Statistical Parameters for Quality Control in RNA Interference High-Throughput Screening Assays", Genomics, 89, 552-561. 

    상세보기 crossref

  15. Zhang X.H.D.(2011), Optimal High -Throughput Screening: Practical Experimental Design and Data Analysis for Genome-Scale RNA Research, Cambridge University Press. 

  16. www.q-korea.net 

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