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제목 프로세스 개선에 대한 다양한 접근
등록일 2022-08-01

 


 

 

 

프로세스 개선에 대한 실험적 접근 방식은 알려진 인과 관계만 연구할 수 있다.
이러한 연구는 공정을 수립할 때 필수적이지만 공정 개선 기술로는 한계가 있다.

 

 


 


그룹 1과 2의 원인과 관련된 연구는 이전 연구를 복제하는 반면
그룹 3의 원인 연구는 이전 연구에서 놓친 부분을 검색한다.
따라서 그룹 2와 3의 원인을 포함하는 실험적 연구는 이러한 원인의 대부분이
여전히 작은 영향을 미친다는 사실을 근본적으로 재확인하는 데
시간, 돈, 노력을 들일 것이다.

 

 


 


더욱이, 실험은 그룹 4의 원인을 연구할 수 없지만 지배적인 효과를 갖는
그룹 4의 원인에 의해 실험 결과가 훼손될 수 있다.

프로세스 개선을 위한 데이터 스누핑 접근 방식에는 그룹 2 및 3의 원인을 사용하여
데이터를 모델링하고 관계를 발견하는 빅 데이터, 인공 지능 및 기계 학습 기술이 포함된다.
불행히도 이러한 접근 방식은 복잡성과 정교함에도 불구하고 지배적인 영향을 미치는
그룹 4 원인에 의해 훼손될 수도 있다.

 

 


 

 

프로세스 동작 차트만 알려진 원인과 알려지지 않은 원인 모두에 의해 생성된 업셋을
명시적으로 찾는다. 프로세스가 변하는 지점을 연구하는 아리스토텔레스의 접근 방식을 통해
우리는 실험적 연구의 범위를 벗어나 데이터 분석 기술로 발견할 수 없는 것들을 발견할 수 있다.
또한 프로세스 행동 차트 접근 방식은 사소한 효과를 정량화하는 데 시간과 노력을 낭비하지 않는다.
항상 지배적인 효과가 있는 원인에 집중함으로써 프로세스 행동 차트를 통해
최소 변동으로 목표에 맞게 프로세스를 예측 가능하게 운영하는 방법을 배울 수 있다.

 

 


 

 

따라서 R&D에서 간과한 것을 발견할 수 있다고 확신한다면 실험적 접근 방식을 사용하여
프로세스를 개선하도록 하자.

또는 아리스터클레스의 접근방식과는 달리 프로세스가 시간이 지나도 변하지 않는다고 확신한다면
데이터 분석 접근 방식 중 하나를 프로세스 개선에 사용하자.
이러한 기술의 복잡성과 정교함은 모든 사람에게 깊은 인상을 남길 것이다.
그러나 결과는 카드로 만든 집만큼 이나 내구성에 문제가 있을 수 있다.

 

 


 

 

단순히 프로세스를 개선하고 싶다면 프로세스 동작 차트를 사용하여 프로세스를
최대한 활용하는 방법을 찾자.
이것만큼 적은 노력으로 많은 것을 제공할 수 있는 것도 없다.


Donald J. Wheeler의 글에서