[논문]4차 산업혁명 하에서의 6 시그마 DMAIC 단계별 변화에 대한 전망

권혁무; 홍성훈; 이민구

doi:10.7469/jksqm.2018.46.1.001

4차 산업혁명 하에서의 6 시그마 DMAIC 단계별 변화에 대한 전망
A Future Prospect for Change in each Step of Six Sigma DMAIC under the 4th Industrial Revolution 원문보기

品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.46 no.1, 2018년, pp.1 - 10

권혁무 (부경대학교 시스템경영공학부) , 홍성훈 (전북대학교 산업정보시스템공학과) , 이민구 (충남대학교 정보통계학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: This paper provides an idea on the future prospect for change in steps of the six sigma DMAIC project under the environment of the 4th industrial revolution. Methods: First, the purpose and activities required in each step of DMAIC are reviewed. Next, activities are reviewed together with tools and techniques, considering the purpose and the environmental changes of the 4th Industrial Revolution. Finally, the best approaches for achieving the purpose are prospected to get an idea on future change. Results: The purpose of each phase of DMAIC is expected to remain unchanged. But activities, techniques, or methods will be replaced with more effective and efficient ones. Also, many activities may possibly be executed by a system instead of people like BB, GB or team members. Moreover, DMAIC may not be a project any more but a routine job of the system in the future. Conclusion: Under the environment of the 4th industrial revolution, many activities including analyzing various types of data and extracting valuable information, will be executed by a system with proper algorithms instead of people. And six sigma improvement projects may be intrinsic parts of the system and may not exist as separate projects any more.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이 절에서는 4차 산업혁명 하에서 6시그마가 어떻게 변화할 것인지 예측해보기 위해서 6시그마의 가장 기본적인 토대가 되는 DMAIC의 각 단계별로 진행 목적과 추진 내용 및 사용도구를 정리한다. 그리고 이들 내용과 도구들 중 4차 산업혁명 시대에서 새로이 개발되거나 보급된 방법 혹은 시스템으로 대체될 가능성이 있는 항목들을 검토한다.
다음으로 문제해결 절차로서 DMAIC의 틀이 유지될 것인지에 대해 생각해 보자. 3절의 검토 내용을 볼 때 각 단계별로 프로젝트 팀이 행하는 많은 작업들은 빅 데이터 내지 다변량 데이터 분석 소프트웨어를 사용하여 진행될 것이다.
이 절에서는 4차 산업혁명 하에서 6시그마가 어떻게 변화할 것인지 예측해보기 위해서 6시그마의 가장 기본적인 토대가 되는 DMAIC의 각 단계별로 진행 목적과 추진 내용 및 사용도구를 정리한다. 그리고 이들 내용과 도구들 중 4차 산업혁명 시대에서 새로이 개발되거나 보급된 방법 혹은 시스템으로 대체될 가능성이 있는 항목들을 검토한다.
이제 2절과 3절의 검토 내용을 바탕으로 향후 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 6시그마 DMAIC가 어떻게 변화할 것인지 논의해본다.

제안 방법

이로써 개인별 차이는 있겠지만 누가 프로젝트를 수행하든 안내에 따라 진행하면 어느 정도 이상의 성공을 보증할 수 있었다. 네 번째로 사내 인력 중에서 GB나 BB 후보자를 선발하여 교육 및 훈련과 동시에 프로젝트를 수행하도록 하였다. 교육과 함께 실제 프로젝트를 수행하도록 하는 훈련과정은 실질적인 프로젝트 수행능력을 함양할 수 있도록 해주었고 경험의 축적과 함께 개선전문가 그룹이 형성되어 조직의 전반적인 문제해결능력이 향상되는 효과를 가져왔다.
COPQ의 크기를 파악하기 위해서는 별도의 작업을 하거나 눈에 띄게 드러나는 COPQ 항목을 중심으로 자료를 수집한다. 두 번째로 문제해결 혹은 개선을 위해 프로세스를 대상으로 함으로써 일석이조 이상의 효과를 추구하였다. 만약 CTQ의 결함이나 불량을 초래하는 프로세스를 개선한다면 재작업이나 폐기처분으로 인한 손실을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 불량품이나 부적합품을 가공하는데 투입된 공수만큼 여유시간이 증가하므로 그만큼 용량 증설의 효과가 있게 된다.
교육과 함께 실제 프로젝트를 수행하도록 하는 훈련과정은 실질적인 프로젝트 수행능력을 함양할 수 있도록 해주었고 경험의 축적과 함께 개선전문가 그룹이 형성되어 조직의 전반적인 문제해결능력이 향상되는 효과를 가져왔다. 마지막으로 실질적인 재무성과가 클 것으로 기대되는 프로젝트들에 선택과 집중함으로써 조직의 전체적인 사업성과가 크도록 하였다. 이와 같은 전략은 조직의 재무구조를 건실하게 도와줄 뿐만 아니라 장기적인 경영전략 상 필요한 프로젝트들을 효과적으로 추진할 수 있도록 도와준다.
이 단계는 대상 제품에 관련되는 최종 사용고객 및 내부고객들을 식별하고 그들의 니즈를 파악하여 문제를 정의하는 단계이다. 먼저 목표 세분시장을 명확하게 정의하고 시장의 요구사항을 조사하여 니즈를 정확하게 파악하여 개선 기회를 포착한다. 다음으로 니즈를 객관적이고 측정 가능하며 개선 대상 공정에 직접적으로 관련된 CTQ로 변환하는 구체화 작업이 이 단계에서 수행된다.
그러나 2010년대에 이르러 여러 방면의 기술혁신이 동시 다발적으로 일어나 거대한 네트워크로 통합되어 방대한 양의 정보들이 소통되는 4차 산업혁명 시대에도 소멸되지 않고 계속 유효한 프로그램으로 남을지는 미지수다[2]. 본 연구에서는 6시그마의 개념, 특징, 문제해결과정, 사용도구 등을 본질적인 측면에서 재조명하고, 이를 바탕으로 4차 산업혁명 하에서 6시그마가 어떤 변화를 겪게 될 것인지 전형적인 프로젝트 수행방법인 DMAIC에 초점을 맞추어 고찰한다.
이와 같은 숨은 공장(hidden factory)의 발굴은 품질향상뿐만 아니라 신규 투자 없이도 생산량을 증가시켜 고객의 수요에 대응할 수 있도록 해준다. 세 번째로 과학적인 분석을 위해 불량률이나 ppm보다 정밀하고 합리적인 DPU, DPMO, 시그마수준, 통과수율 및 전체 수율 등을 새로이 정의하거나 도입하였고 체계적인 문제해결절차로서 DMAIC를 정형화하였다. 또한, 정형화된 절차와 프로젝트 진행단계별로 입력물 및 산출물을 사용도구와 함께 안내하였다.
지금까지 6시그마의 본질적 개념과 특징을 살펴본 후 4차 산업혁명 하에서 DMAIC의 단계별 추진 내용과 방법상의 변화를 짚어보고 이를 토대로 6시그마 DMAIC의 미래를 예측해보았다. 향후 4차 산업혁명이 구체적으로 어떻게 진행될지는 누구도 쉽게 예단할 수 없다.

대상 데이터

VOC 자료를 수집하는 방법으로 설문조사나 인터뷰, 포커스 그룹 등이 많이 사용된다. COPQ의 크기를 파악하기 위해서는 별도의 작업을 하거나 눈에 띄게 드러나는 COPQ 항목을 중심으로 자료를 수집한다. 두 번째로 문제해결 혹은 개선을 위해 프로세스를 대상으로 함으로써 일석이조 이상의 효과를 추구하였다.

데이터처리

이 단계는 CTQ Y에 대해 객관적이고 정량적인 측정방법을 정의하고 개선 대상 프로세스로부터 표본을 취한 후 측정하여 분석하고 현재의 수준을 설정하는 것이 종전의 진행방식이었다. 신뢰할 수 있으며 정확성 및 정밀성 요건을 만족하는 데이터를 확보하기 위해 샘플링 방식을 치우침 없이 설계하고 측정시스템분석을 실시하였다.

성능/효과

네 번째로 사내 인력 중에서 GB나 BB 후보자를 선발하여 교육 및 훈련과 동시에 프로젝트를 수행하도록 하였다. 교육과 함께 실제 프로젝트를 수행하도록 하는 훈련과정은 실질적인 프로젝트 수행능력을 함양할 수 있도록 해주었고 경험의 축적과 함께 개선전문가 그룹이 형성되어 조직의 전반적인 문제해결능력이 향상되는 효과를 가져왔다. 마지막으로 실질적인 재무성과가 클 것으로 기대되는 프로젝트들에 선택과 집중함으로써 조직의 전체적인 사업성과가 크도록 하였다.

후속연구

물론 고객 불만사항이나 반품, 리콜, A/S 등도 중요한 자료원이 될 수 있다. 그러나 향후에는 빅데이터 분석을 통하여 고객시장 세분화 및 고객니즈를 파악하고 목표시장을 정의하는 동시에 개선되어야 할 CTQ도 함께 구체화하는 과정을 거치게 될 것으로 예상된다. 이 과정을 그림으로 비교하면 Figure 2와 같다.
이 경우 굳이 많은 경비가 소요되는 실험을 실시하지 않고서도 최적조건을 찾을 수 있으며 필요하다면 EVOP 등으로 별도의 비용이나 손실 부담을 떠안지 않고 개선하는 방법이 선호될 것이다. 다만 어떤 식으로든 개선방안이 실시될 경우 효과의 재현성 검증은 필요할 것이다.
그러나 Figure 3에서 보는 바와 같이 향후에는 센서 기술의 발전과 자동검사시스템의 도입으로 CTQ Y에 대한 전수데이터가 확보될 것이며 표본추출 과정이 따로 필요하지 않을 것으로 보인다. 데이터의 정확도 및 정밀도를 확보하기 위한 방법으로 기존의 MSA보다는 데이터 취득시스템의 올바른 설계 및 설치가 더 중요하게 부각되고 필요 시 데이터 클리닝 등의 기법이 사용될 것으로 생각된다.
그러나 원인변수들과 출력변수들의 변화가 실시간으로 모니터링되어 데이터가 얻어지는 상황에서는 다변량분석기법이나 회귀분석 등을 적용하는 분석 단계에서 함수관계까지 규명될 가능성이 크다. 이 경우 굳이 많은 경비가 소요되는 실험을 실시하지 않고서도 최적조건을 찾을 수 있으며 필요하다면 EVOP 등으로 별도의 비용이나 손실 부담을 떠안지 않고 개선하는 방법이 선호될 것이다. 다만 어떤 식으로든 개선방안이 실시될 경우 효과의 재현성 검증은 필요할 것이다.
[6] 기계학습기술은 제공된 데이터로부터 학습을 통해 배우는 새로운 알고리즘을 채용하여 주어진 각 자료집합을 설명할 수 있는 최선의 모형을 자동으로 구축한다. 이와 같은 기술은 통계 전문가가 아니라도 복잡한 문제를 해결하고 품질향상과 낭비를 절감할 수 있는 수단을 제공할 것이다. 따라서, DMAIC의 틀이 유지되고 개선 활동이 지속된다고 하더라도 BB나 GB를 포함하여 프로젝트 팀은 굳이 필요하지 않게 될 것이다.
즉, 출력변수들(Y’s)에 대한 데이터뿐만 아니라 4M(man, machine, material, method)에 관련된 영향을 줄 수 있는 많은 원인변수들(X’s)의 변화도 실시간으로 측정되어 정성적인 분석을 통해 분석 대상 변수를 굳이 축소하지 않아도 될 것이다.
향후, 센서를 장착한 자동화 설비들이 보편화되어 많은 프로세스 입력 변수들과 출력변수들이 전수 실시간으로 측정되어 데이터가 축적된다면 분석 단계에서 과거와는 비교할 수 없을 정도로 다양한 분석이 이루어질 것으로 보인다. 우선 단일변수에 관련된 분석보다는 다변량 분석이 주류를 이루게 될 것이고 이와 같은 분석들이 종전의 정성적 분석들을 대체할 가능성이 높다.
관리 단계는 개선효과가 유지되도록 하는 단계로서 핵심 원인변수들(X’s)에 대한 실수방지, 표준화, SPC 등의 기법이 많이 활용된다. 향후에도 이와 같은 기법들이 일부 사용될 것이지만 적용 대상과 주체 및 방식이 완전히 바뀔 가능성이 높다. 자동화 설비에 의한 생산이 이루어지는 공정에서는 핵심 원인변수들(X’s)에 관련된 설비들이 관리대상이 될 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	6시그마가 활성화될 수 있었던 요인은 무엇인가?	그러나 통계학 전공자가 아닌 공정 엔지니어에게 통계 분석은 쉬운 일이 아니다. 그렇지만 3차 산업혁명에 의한 개인용 컴퓨터의 일반화와 미니탭 등 통계분석을 도와주는 간편한 소프트웨어의 보급으로 누구든 비교적 단기간의 교육으로 통계분석이 가능하게 됨으로써 6시그마가 활성화 될 수 있었다. 초기 프로그램이 개발된 후 6시그마는 산업사회의 요구에 적응하면서 3개 세대에 걸쳐 진화해왔다[5].
	6시그마를 어떻게 정의할 수 있는가?	6시그마는 제품 및 프로세스에 있어서 고객이 중시하는 CTQ(critical to quality)의 변동을 최소화하는데 초점을 맞춘 과학적인 문제 해결방법이라고 할 수 있다. 문제 해결을 통해 개선된 프로세스나 제품으로 고객을 만족시키고 저품질 비용과 낭비를 감소시키는 한편 높은 품질로 경쟁력을 높여 비즈니스의 성공을 일구어낸다.
	6시그마 DMAIC 프로젝트의 절차가 소프트웨어 알고리즘으로 쉽게 구현되었을 때 일어나는 현상은 무엇인가?	이렇게 잘 규정된 절차는 소프트웨어 알고리즘으로 구현하기가 훨씬 용이하다. 따라서 4차 산업혁명의 진행에 따라 6시그마는 개념만 유지한 채 조직 또는 기업의 운영시스템의 일부로 내재화될 것이다. 결국 6시그마의 개념과 본질은 남아 있겠지만 추진 방법과 특징 등은 근본적인 변화를 겪으면서 일상 업무로 진행되어 프로젝트 기반의 개선 프로그램이라는 명칭도 무의미해질 것으로 생각된다.

참고문헌 (8)

Compania Levantina De Reductorres. 2017. "Main Challenges of Industry 4.0 Today." Accessed September 25. https://clr.es/blog/en/main-challenges-of-industry-4-0/.
Hohmann, C. 2014. "ToC, Lean, Six Sigma and the Fourth Industrial Revolution." Accessed January 25. https://hohmannchris.wordpress.com/.
Kim, J.M., Jung, U.K., Seo, J.H., and Bae, S.M. 2016. "Literature Review on the Quality Innovation in KSQM for 50 Years." Journal of the Korean Society for Quality Management 44(1):17-28.

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Manufacturing Trends and News. 2017. "Industry 4.0 - How to Profit from the Fourth Industrial Revolution." Accessed September 25. http://www.mfg-trends.com/2015/08/10/.
Montgomery, D. C. 2013. Staistical Quality Control - A Modern introduction, 7th ed., John Wiley & Sons, Inc.
TIBCO Software Inc. 2017. "Industry 4.0: The Next Industrial Revolution - Drivers, Methods, Technologies, Capabilities." Accessed September 25. https"//www.tibco.com.
Wikipedia. 2017a. "Six Sigma." Retrieved September 25. https://en.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma.
Wikipedia. 2017b. "Lean Six Sigma." Retrieved September 25. https://en.wikipedia.org/wiki/Lean_Six_Sigma.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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