SQC 및 SPC 제대로 알고 하자

1. SQC 및 SPC 도입배경

1800~1900년도 판매업체는 제품을 생산하여 구매업체에 판매 후 품질문제로 Claim 비용을 과도하게 지출하게 되고 Brand Image도 하락하게 되어 Single Value Chain의 위치도 실축하게 되는 사례도 종종 발생하였다. 1960도 한국에 품질관리 제도가 도입되면서 공정 안정화를 통해 Claim 비용 축소 및 고객만족을 이끌어 내고 판매업체의 Brand Image를 향상시켜 판매 Route를 증가시키고 매출액을 지속 증가시키고자 SQC와 SPC를 병행하여 생산공장에 도입되었습니다.

 

2. SQC 및 SPC는 품질문제 예방/재발방지/원인분석의 위한 하나의 보조지표의 성격을 가지고 있습니다.

 

1) 개발초기에 선정된 제품의 기능/성능에 영향을 줄수 있는 특별특성 또는 CTQ항목을 SQC 또는 SPC로 검증하여 품질문제를 예방할수 있습니다.

2) 기발생한 품질문제의 근본대책(보통 SPC)과 예방대책(보통 SQC)을 수립하여 재발방지할 수 있습니다.

3) 품질문제 발생의 원인을 분석하기 위해 문제점에 영향을 줄수 있는 인자들의 선정하고 제품 생산Lot/비교대상 다른 Lot의 인자관련 Raw Data를 분석하여 문제의 원인을 고려할수 있습니다.   

 

중요한것은 개발당시/양산중 SQC 및 SPC가 양호한 수준으로 나오더라도 제품/실차에서 품질문제가 발생한다면 아래와같은 영향으로 품질문제가 발생했을 가능성이 있기 때문에 중요 검증인자가 추가되거나 설계변경을 통해 해결해야합니다.

 

1) 개발당시 고려하지 못했던 인자에서 품질문제가 발생하여 해당 인자를 CTQ항목으로 선정 및 관리

2) SQC 및 SPC의 산포공차가 이미 타이트하여 공차축소시 불량율이 급증하여 근본개선 및 산포관리가 어려운 경우

3) 상한치 하한치에 분포하는 일부 샘플에서 품질문제가 발생한다고 추정/판단 하는 경우

 -> 해당 품질문제의 경우, 조립성/조립성 영향의 기능 문제라면, 시스템의 관련 제품들의 조립 누적공차/조립시 특정공간으로 인해 발생하는 기능 문제를 선 고려해봐야하고, 기능성 문제라면, 시스템 관련제품들과의 연관성/시스템 영향으로 품질문제가 발생한것인지 우선적 확인이 필요합니다. Field 조치가 특정된 제품을 교환하면 해소되더라도 시스템 Layout 및 전체 Logic의 영향으로 발생한 품질문제일 수 있기 때문입니다.

 

설계변경은 Hardware 측면과 Software 측면으로 구분하여 개선 및 검증이 진행되어야 합니다.

 

3. Statical Quality Control(SQC) 통계적 품질관리는 탐지활동(Detection)의 검사에 중점을 가지고 불량품과 불량의 원인을 판단 및 선별하는 활동입니다.

 

적용 예시)

1) Lot성 불량 방지 목적으로 설비 Set-up시 양품조건 검증의 초물 검사 생산중 초중종물 검사.

 

2) 3차원 측정을 Pallet단위로 측정 후 고품만의 변동과다(튀는) 부분을 감지하여 품질문제 원인을 찾기.

 

3) 품질문제 개선 또는 설계변경시 필요시 Design Of Experiment(DOE) 실험계획법을 활용하여 시스템에서 변경내용의 영향성을 판단하거나 초기양산 Data를 확보하여 추후 양산시 품질문제 발생하였을때 Data비교분석이 가능하도록 기록으로 남긴다. 번외로 Data가 없는 신규변경의 경우 실험시 중요한 입력값(Parameter)은 무엇인지 검증하거나 해당 Parameter에 대해 유효성 있는 기준값을 선정하여 SPEC 및 공차를 정하는것은 전문성 및 경험이 중요.

 

4) End Of Line(EOL) 검사장비를 포함한 공정별 Error(E)/Proof를 적용하여 치수, 특성값 등을 검증하기 위해 설비 적용.

 

5) 출하전 기하공차를 적용한 Check Fixture(C/F) 검사구를 사용하여 매칭성 검증 진행 .

 

6) 전자제어기기의 경우 사용된 능동/수동 소자들을 검증하기 위해 Test Coverage 검증을 적용한다. Test Coverage 검증은 Automatic Optical Inspection(AOI) 자동광학검사, In Circuit Test(ICT) 통합회로검사, EOL 최종검사 검증을 통해 PCB에 실장된 소자들을 누락없이 검증하기 위해 사용하는 검증방법이다. 시료수가 어느정도 확보된 상태에서 유효성검증이 가능하기 때문에 Pilot 적용단계에서부터 Test Coverage 검증을 시작하지만 최종 유효성 확보는 PP 양산선행 단계에 가능하다.

 

 

 

 

4. Statical Process Control(SPC) 통계적 공정관리는 각 공정에서 주요 항목에 해당되는 값들이 튀지 않고 일정하게 관리하여 불량이 발생하지 않도록 예방하는 활동(Prevention). SPC는 공정능력과 함께 개념을 정리해서 이해하면 좋으니 아래의 링크를 참조하도록 합시다.

공정능력 제대로 알고 하자

 

4-1. 목표값대비 평균값 산포(Tolerance) 축소를 위한 관리도 적용

 

 

4-1-1. X-Bar 관리도 : 군집(전체공정)에서 해당 공정이 속한 부분군의 Data가 있을경우 공정평균과 변동을 모니터링하기위해 사용합니다. Lot별 측정가능 샘플 수량이 1EA이거나 샘플링(약 3EA) 인 경우, 공정능력을 검증하기 위한 CPK 관리도를 사용할 수 없으므로 X-Bar 관리도를 사용하여 참고하기도 합니다. 

 

적용 예시)

1) X-Bar관리도를 통해 변동과다 발생시 원인을 확인하기 위해 공정내 변경점(4M변경 또는 설계변경)을 검토하고 개선하기 위한 도구로 사용.

 

2) 제품 특성상 Lot별 샘플 수량이 적을 경우 공정능력을 검증이 어렵기 때문에 X-Bar관리도를 보조지표로 사용하여 모니터링 실시.

 

4-2. 목표값대비 산포(Tolerance) 축소를 위한 관리도 적용.

 

중앙값을 기준으로 왼쪽/오른쪽 각각 3시그마로 구성되어 양쪽의 합이 6시그마로서 산포를 고려할때 주로 사용할 수 있다.

-1σ < X < 1σ, 전체 Sample들의 측정값(모집단)관련 표준편차의 분포가 68.2%가 넘어야 합니다.

-2σ < X < 2σ, 전체 Sample들의 측정값(모집단)관련 표준편차의 분포가 95.4%가 넘어야 합니다.

-3σ < X < 3σ, 전체 Sample들의 측정값(모집단)관련 표준편차의 분포가 99.6%가 넘어야 합니다. 

 

다만, Lower Limit과 Upper Limit의 산정기준은 품질문제가 발생하지 않을 구간으로 산정해야 합니다.. 적절한 산포를 고려하여 Lower Limit/Upper Limit을 산정하였더라도 제품/실차에서 품질문제가 발생한다면 산포를 줄일 수도 있습니다. 다만, 관리하기 어려운 수준으로 변경되어야 할 경우, 설계변경을 통해 해결하는것이 좋습니다.

 

식스시그마 분포곡선

 

4-2-1. CPK 관리도 : 단기 공정능력 지수로써, 해당 공정이 속한 부분군의 Data관련 해당 Lot당 최소 30EA 이상의 샘플을 측정하여 6-sigma를 사용한 정규분포 곡선을 도출하고 전체 누적 정규분포 곡선과 대비하여 변동과다(튀는) 부분이 있는지 검증합니다. SPEC대비 NG 뿐만 아니라 상한치 또는 하한치 근접하여 품질문제를 야기하는 경우 개선을 요청할 수 있습니다. 

 

4-2-2. PPK 관리도 : 장기 공정능력 지수로써, 해당 공정이 속한 부분군의 Data관련 월별 CPK에 사용되었던 Raw Data들을  6개월 또는 1년이상 합산하여 정규분포 곡선을 도출하여 전체 누적 정규분포 곡선 또는 CPK에 사용된 정규분포 곡선과 비교하여 Data 변동량을 비교하기도 합니다. 해당 Lot의 CPK 정규분포 곡선의 전체 변동량이 커서 그래프로 정확히 보이지 않던 부분이 PPK 정규분포 곡선에서 나타날 수도 있고, 전체 누적 정규분포 곡선의 모집단(샘플수)가 많아서 변동량이 그래프로 정확히 보이지 않던 부분이 모집단 수가 보다 적은 PPK 정규분포 곡선에서 나타나는 경우도 있기 때문입니다. 

 

적용 예시)

 

1) 정규분포 곡선에서 상한치 또는 하한치에 근접한 제품이 문제를 야기하는 경우가 다수 있기 때문에 목표값 근처에 분포할 수 있도록 각 공정에서 산포를 축소할 수 있는 예방 활동이 중요하다. 공정능력 지수(CPK, PPK)와 R(Max-Min)값을 함께 고려하여 분석하면 산포량을 확인하는데 유리하다.

 

2) 고품 분석시 SWAP Test로 문제를 야기하는 Component를 발견한 경우, SPEC대비 OK이더라도 CPK, PPK 관리도를 사용한다. 모집단의 수량이 충분하고 Lot별 Data 분석이 필요하기 때문이다. Component 고품들의 분포(Distortion) 수준을 확인하고 금형 또는 Jig의 변경하여 관리치 변경한다.

* SWAP Test : 고품 제품에서 양품 Component를 교체하고 양품 제품에 고품 Component를 교체하면서 품질문제 원인제공 Component를 검증하는 행위

 

3) 공정 출고시 SPEC대비 정상이나 진행성으로 Field Claim이 발생하는 경우가 있기 때문에 고품이 발생한 Data들을 집계하여 각 Parameter들을 분석할때 양품대비 고품이 발생한 제품들의 수준을 정리하고 구매업체에 공개하지 않더라도 별도 모니터링을 진행하기도 한다.