The purpose of this paper is to analyze the problems and the sources of defective products and draw improvement plans in a small plastic boat manufacturing process using TOC (Theory Of Constraints) and statistical analysis. TOC is a methodology to present a scheme for optimization of production proc...
The purpose of this paper is to analyze the problems and the sources of defective products and draw improvement plans in a small plastic boat manufacturing process using TOC (Theory Of Constraints) and statistical analysis. TOC is a methodology to present a scheme for optimization of production process by finding the CCR (Capacity Constraints Resource) in the organization or the all production process through the concentration improvement activity. In this paper, we found and reformed constraints and bottlenecks in plastic boat manufacturing process in the target company for less defect ratio and production cost by applying DBR (Drum, Buffer, Rope) scheduling. And we set the threshold values for the critical process variables using statistical analysis. The result can be summarized as follows. First, CCRs in inventory control, material mix, and oven setting were found and solutions were suggested by applying DBR method. Second, the logical thinking process was utilized to find core conflict factors and draw solutions. Third, to specify the solution plan, experiment data were statistically analyzed. Data were collected from the daily journal addressing the details of 96 products such as temperature, humidity, duration and temperature of heating process, rotation speed, duration time of cooling, and the temperature of removal process. Basic statistics and logistic regression analysis were conducted with the defection as the dependent variable. Finally, critical values for major processes were proposed based on the analysis. This paper has a practical importance in contribution to the quality level of the target company through theoretical approach, TOC, and statistical analysis. However, limited number of data might depreciate the significance of the analysis and therefore it will be interesting further research direction to specify the significant manufacturing conditions across different products and processes.
The purpose of this paper is to analyze the problems and the sources of defective products and draw improvement plans in a small plastic boat manufacturing process using TOC (Theory Of Constraints) and statistical analysis. TOC is a methodology to present a scheme for optimization of production process by finding the CCR (Capacity Constraints Resource) in the organization or the all production process through the concentration improvement activity. In this paper, we found and reformed constraints and bottlenecks in plastic boat manufacturing process in the target company for less defect ratio and production cost by applying DBR (Drum, Buffer, Rope) scheduling. And we set the threshold values for the critical process variables using statistical analysis. The result can be summarized as follows. First, CCRs in inventory control, material mix, and oven setting were found and solutions were suggested by applying DBR method. Second, the logical thinking process was utilized to find core conflict factors and draw solutions. Third, to specify the solution plan, experiment data were statistically analyzed. Data were collected from the daily journal addressing the details of 96 products such as temperature, humidity, duration and temperature of heating process, rotation speed, duration time of cooling, and the temperature of removal process. Basic statistics and logistic regression analysis were conducted with the defection as the dependent variable. Finally, critical values for major processes were proposed based on the analysis. This paper has a practical importance in contribution to the quality level of the target company through theoretical approach, TOC, and statistical analysis. However, limited number of data might depreciate the significance of the analysis and therefore it will be interesting further research direction to specify the significant manufacturing conditions across different products and processes.
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문제 정의
TOC의 DBR 스케줄링에 의해 [Figure 4]와 같이 현 제조공정의 CCR을 개선하고자 한다.
TOC의 사고프로세스에 의한 실행계획 나무(TRT : TRansition Tree)는 PT에서 나타난 해결책에 대해 구체적인 실행방안을 모색하는 것으로 본 연구에서는 중간제의 아웃소싱과 오븐환경 설정에 관한 통계적 분석을 통해 최종 산출물의 불량유무에 영향을 미치는 공정요인을 찾고자 한다.
[Figure 10]은 실행계획나무를 도식화한 것으로 공정별 지수화를 전제로 공정에 대한 객관적 표준화가 필요하여 이를 실험노트를 통해 통계적 유의성을 검증한다. 또한 향후 각 공정별 임계치를 설정하여 불량률을 획기적으로 감소시키고자 한다.
TOC의 사고프로세스 중 EC(Evaporating Cloud, 증발구름)는 새로운 해결책을 모색하는 과정에서 나타나는 다양한 형태의 갈등에 대해 해결방안과 아이디어를 도출 하는 단계를 말한다. 본 연구에서는 비과학적인 원료배합과 회전성형에 핵심인 오븐의 작동환경 세팅에 대한 문제가 제약조건과 CRT의 주된 문제로 도출되어 이를 개선하고자 [Figure 8]과 같이 EC를 도출하였다.
본 연구에서는 제약이론의 DBR과 사고프로세스를 이용하여 플라스틱보트 제조공정에 대한 제약 공정과 개선방안을 도출하였다. 즉, 핵심적 제약공정은 경험에 의한 원료재고관리, 원료배합, 회전성형용 오븐환경설정으로 밝혀졌다.
본 연구의 가치는 제약이론과 통계적 분석을 통해 소규모 제조공정에서 암묵적, 경험적으로 발생하는 많은 공정상 문제들을 발견하고 해결방안을 제시한 데 있다.
이에 따라 본 연구에서는 보트용 시료를 기준으로 외부 환경적 요인인 온도, 습도와 각 원재료별 배합비율 등을 세분하여 실험, 분석하고자 한다.
이에 본 연구에서는 회전성형 기법으로 제작되는 소형 플라스틱보트 제조공정에 대한 문제점을 제약이론과 통계적 분석을 통해 제약요인 및 개선방안을 도출하고 주요 공정별 지수들의 임계치를 설정하고자 한다.
제안 방법
먼저 제약이론의 DBR 스케줄링을 통해 현재 플라스틱 보트 제조공정을 분석하여 비효율적인 공정과 병목공정에 대해 전사적 관점에서 해결방안을 모색한다. 즉, 전체공정에 대한 흐름도를 작성하고 각 공정간 평균시간을 계산하여 생산능력제약자원(CCR : Capacity Constraint Resource)을 찾아 해결방안을 제시한다.
보트에 대한 불량은 회전성형, 냉각, 사출공정 이후 육안에 의한 검사, 무게와 균형 비율 검사와 초음파에 의한 내부결함 등을 검사한다.
선정된 6개 시료에 대하여 평소 주요한 공정요인으로 나타난 가열시간(A), 가열온도(B), X축 회전속도(C), Y축 회전속도(D), 냉각시간(E), 탈형온도(F)에 대해 분석하였다.
즉, 종속변수는 최종 생산물의 불량유무로 선정하였고 독립변수로는 회전성형 공정에서 사용하는 가열시간, 가열온도, XY축 암의 회전속도, 냉각 시간, 탈형온도로 설정하였다. 선택된 독립변수들에 대하여 유의성 검증을 통한 변수선택을 거쳤으며, 결과적으로 유의한 독립변수들을 통해 최종적인 모형을 구하였다.
오븐환경에 대한 공정별 지수에 대한 임계치 설정은 실험노트와 숙련된 기술자의 계산방식을 이용하고 통계적 기법을 통해 타당성을 검증한다. 통계적 기법은 시료에 대한 실험노트를 근거로 외부의 습도, 온도, 오븐의 가열온도, 가열시간, 제품의 중량, 암의 종류, X축의 회전수, Y축의 회전 수, 냉각시간, 탈형온도를 독립변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 실시하여 불량에 영향을 미치는 요인들을 찾아낸다.
DBR 스케줄링에 의하면 전체 공정의 진행속도를 결정하는 가장 중요한 요인이기 때문이다. 원료 재고확인 공정은 보트주문이 발생하면 경험에 의해 원료소모량을 추측하고 창고재고를 파악한다. 이때 재고가 부족한 경우 기존 납품사에 전화를 이용하여 납품을 독촉한다.
원료의 배합은 보트의 종류, 오븐 회전수, 오븐의 가열 온도, 오븐의 작업시간, 오븐의 냉각시간, 냉매의 종류, 작업장의 온도, 습도 등에 따라 배합 비율을 다르게 한다. 원료배합에 대한 기록은 배합 대장을 이용하여 위에서 언급한 요소들에 대해 수치로 작성되며 결함이 발생한 경우 사용된 배합비율에 결함표시를 하여 재불량을 최소화하고 있다.
주문한 보트종류에 따라 다양한 오븐환경을 설정하는 역할을 한다. 즉, 오븐 회전수, 회전각도, 가열온도 및 시간, 냉각온도 및 시간 등을 자동 계산하여 일부 숙련된 직원들이 경험적으로 알고 있는 수치들을 객관화하여 공유할 수 있는 오븐환경시스템을 구축하였다. 이때 출하 버퍼는 최종 제품생산에 따른 기한을 조절하여 주문자에게 신뢰를 높일 수 있도록 활용될 것이다.
먼저 제약이론의 DBR 스케줄링을 통해 현재 플라스틱 보트 제조공정을 분석하여 비효율적인 공정과 병목공정에 대해 전사적 관점에서 해결방안을 모색한다. 즉, 전체공정에 대한 흐름도를 작성하고 각 공정간 평균시간을 계산하여 생산능력제약자원(CCR : Capacity Constraint Resource)을 찾아 해결방안을 제시한다.
로지스틱 회귀분석은 독립변수들의 변화에 따른 종속변수 사건의 발생 가능성을 다루는 확률 모형으로서, 일반적인 선형 회귀분석과는 달리 범주형 데이터를 종속 변수로 두는 일종의 분류 문제의 성격을 가진다. 즉, 종속변수는 최종 생산물의 불량유무로 선정하였고 독립변수로는 회전성형 공정에서 사용하는 가열시간, 가열온도, XY축 암의 회전속도, 냉각 시간, 탈형온도로 설정하였다. 선택된 독립변수들에 대하여 유의성 검증을 통한 변수선택을 거쳤으며, 결과적으로 유의한 독립변수들을 통해 최종적인 모형을 구하였다.
지금까지 제약이론의 DBR 스케줄링 방법을 이용하여 P기업에서 플라스틱보트 제작시 납기지연 및 불량률 증가를 가져오는 회전성형 공정의 병목공정과 제약요인들을 개선한 결과, 다음과 같은 성과를 거두었다.
탈형은 냉각이 끝난 성형 틀에서 보트를 이탈시키며 이때 발생하는 불규칙한 보트 표면의 이물질들을 제거하고 결함검사를 실시한다.
현재 상황 나무(CRT : Current Reality Tree)를 이용하여 보트생산공정에 대한 전반적인 흐름을 정리하고 핵심문제를 발견한다. 특히 모델별 원재료에 대한 재고관리와 공정예측이 가능한 지표를 개발하며 이때 발견된 문제점들을 증발 구름(EC : Evaporating Cloud)으로 지정하고 외부적 주입(Injection)을 통해 해결방안을 모색한다. 미래상황나무(PRT : Pre Requisite Tree)는 외부주입으로 인해 미래에 개선될 제조공정 업무들을 미리 표현하는 것으로 제안 내용에 대한 이해도를 증진시킨다.
핵심공정인 오븐의 환경설정은 주문제품에 따라 암의 종류와 개수, X, Y의 회전 수, 오븐 예열온도, 작업시간, 냉각시간, 탈형온도 등으로 공정을 세분화하여 각각 이에 대한 제품의 양부를 파악하고 통계적 분석을 통해 오븐환경 설정변수에 대한 임계치를 설정하고자 한다.
대상 데이터
통계적 분석을 위해 18건의 시료 중 불량률이 높은 6개의 시료 즉, R.D_450-A(시료1, 33.3%), R.D_450-B(시료2, 27.8%), R.D_450-C(시료3, 33.3%), R.D_450-D(시료4, 27.8%), R.D_450-E(시료5, 25%), R.D_450-F(시료6, 25%)를 선정하였다. 분석건수는 시료 1∼4는 각 18건, 시료 5∼6은 각 12건으로 총 96건이다.
현재 P사의 플라스틱보트 제조공정은 보트주문, 재고확인, 금형조립, 원료배합, 원료주입, 오븐조립, 오븐환경설정, 회전성형, 조립검사와 보트납품으로 분류되며 [Figure 3]과 같이 CCR을 선정하였다.
데이터처리
본 연구에서는 회전성형 공법에 의해 제작되는 소형 보트의 불량유무에 영향을 미치는 공정요인을 찾고자 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석은 독립변수들의 변화에 따른 종속변수 사건의 발생 가능성을 다루는 확률 모형으로서, 일반적인 선형 회귀분석과는 달리 범주형 데이터를 종속 변수로 두는 일종의 분류 문제의 성격을 가진다.
성능/효과
TOC 사고프로세스의 CRT(Current Reality Tree)는 [Figure 7]과 같이 현재 문제가 되는 상황을 Tree 구조로 나타낸 것이다. P사의 경우 회전성형에 필요한 전기공급과 원료배합에 간헐적 문제가 발생하여 납기가 지연되고 불량률이 지속적으로 발생하는 것으로 나타났다. 이는 원료배합과 오븐환경 설정에 있어 숙련된 직원의 경험에 의존하다 보니 숙련 직원의 신분상 문제가 생길 경우 불량률 상승과 납기지연이 예상된다.
관측치에 대한 기초 통계량을 분석한 결과, 주요 공정 요인들에 대한 평균 및 표준편차를 보면 가열시간은 평균 32.16분, 표준편차 0.67분, 가열온도는 평균 204.48℃, 표준편차 10.117℃, X축 회전속도는 평균 40.83rpm, 표준편차 3.134rpm, Y축 회전속도는 평균 44.74rpm, 표준편차 3.507rpm, 냉각시간은 평균 23.33분, 표준편차 3.529분, 탈형온도는 평균 57.14℃, 표준편차 4.164℃로 나타났다.
또한 독립변수의 지수계수(exp(β)) 값이 모두 1보다 크게 나타나 두 독립변수 모두 증가시 불량률을 높이는 방향으로 작용한다는 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 제약이론의 DBR과 사고프로세스를 이용하여 플라스틱보트 제조공정에 대한 제약 공정과 개선방안을 도출하였다. 즉, 핵심적 제약공정은 경험에 의한 원료재고관리, 원료배합, 회전성형용 오븐환경설정으로 밝혀졌다. 이의 개선방안으로는 중간재 형태의 재료 아웃소싱, 안전재고와 자동발주시스템 도입, 중간재 원료 배합의 기준지표 선정, 오븐환경변수 설정의 표준화와 각 공정별 작업자 지정을 통한 작업의 책임성 강화, 각종 변수 관리를 위한 정보시스템 및 무정전 전원공급장치(UPS) 도입 등이 제시되었다.
최종적으로 선택된 독립변수는 냉각시간과 탈형온도 두 가지이며, 상수를 포함해 세 항목은 모두 1% 유의수준을 만족하고 있다. 또한 독립변수의 지수계수(exp(β)) 값이 모두 1보다 크게 나타나 두 독립변수 모두 증가시 불량률을 높이는 방향으로 작용한다는 것을 알 수 있다.
추정된 회귀모형은 [Table 2]와 같이 카이스퀘어 검정 및 Hosmer와 Lemeshow 검정기준에서 그 유의성이 검정되었으며, 종속변수인 불량유무에 대하여 0.655의 설명력(R2)을 보여주었다.
후속연구
향후에는 지속적인 데이터 축적과 정확한 통계적 분석을 통해 불량률을 최소화시키는 주요 공정별 지수의 임계치 설정과 불량률에 가장 많은 영향을 미치는 오븐의 가열온도 공정에 대한 원료별, 제품별 표준화가 필요하다고 본다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
플라스틱보트는 어떻게 완성되는가?
플라스틱보트는 합성수지의 일종인 섬유강화플라스틱(FRP : Fiber Reinforced Plastics)과 폴리에틸렌(PE : Poly-ethylene)을 재료로 사용하여 성형하고 결합하여 완성시킨다.
성형기법은 어떻게 분류되는가?
성형기법은 압출성형, 사출성형, 회전성형 등으로 분류되는데 회전성형은 압출 및 사출성형 보다 경제성과 환경을 동시에 고려하는 획기적인 방법으로 인식되고 있다. 그러나 회전성형은 고난도의 연료배합문제로 인한 높은 불량률로 오히려 제작단가 상승과 원료낭비를 초래하곤 한다[21].
제약이론은 최근에 어디에 적용되고 있는가?
이러한 제약이론은 기업들이 가지고 있는 핵심적인 갈등요인을 찾아내고 제조공정에 내재된 문제점들을 개선시키는데 도움을 준다. 최근에는 제품의 생산관리에 따른 각 공정별 제품 요구계획, 그리고 일반 제조 및 서비스 업무의 스케줄링 등에 매우 효율적으로 적용되고 있다[3, 16, 22, 24].
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