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제목 제조 데이터로 문제를 손쉽게 해결하는 방법
등록일 2021-07-01



수익을 늘리는 두 가지 방법은 판매를 늘리거나 비용을 줄이는 것이다.
대부분의 데이터 분석은 더 많은 사람에게 더 많은 물건을 판매하는 더 많은 방법을 모색하지만
예방 가능한 문제를 해결하는 것은 종종 간과되는 기회이다.
예방 가능한 문제는 기업 비용과 이익의 1/3 이상을 소비한다.

데이터 분석은 문제를 정확히 찾아 내고 영원히 제거 할 수 있다.
데이터를 사용한 문제 해결은 비용을 절감하고 수익을 높이는 훨씬 더 안정적이고 제어 가능한 방법이다.
 





안타깝게도이 작업을 지속적으로 수행하는 방법을 아는 사람은 거의 없다.

100 % 성공률로 운영 문제를 어떻게 해결할 수 있을까? 통계적 예측으로 부터 시작한다.
대부분의 개선 프로젝트에는 결함, 실수 및 오류의 감소 또는 제거가 포함된다.
결함이 언제 발생했는지, 어디서 발생했는지, 어떤 유형의 결함인지에 대한 원시 데이터가 있으면
문제점을 찾아 제거하는 세계적 수준의 개선 프로젝트를 만들 수 있다.


 



(1) 원시 데이터 다이어트 시작


 

종종 데이터를 얻을 때 이미 일, 주, 월, 분기 또는 연도별로 요약되어 있다.
이것은 영양가를 거의 또는 전혀 제공하지 않는다.
근본 원인을 파악하고 실제로 무언가를 수정할 수있는 방식으로 이러한 데이터를 분석하는 것은
불가능하지는 않지만 어렵다. 해결책은 원시 데이터 다이어트를 시작하는 것으로 부터이다.

아래 그림은 생산 스크랩의 시기, 장소, 내용에 대한 원시 데이터의 일부를 보여준다.
당신은 또한 얼마나, 얼마나, 누가, 왜에 대한 데이터를 가지고 있을 수 있지만
이것들은 겉보기에 해결 불가능한 문제를 찾아서 고치는 데 충분하다.



 



 


이 데이터는 무슨 일이 일어 났는지 (스크랩 코드), 어디에서 발생했는지 (머신),
언제 발생했는지 (19 년 2 월 1 일) 보여준다.
대부분의 사람들은 이러한 종류의 데이터가 위협적이라고 생각하지만
Excel 피벗 테이블을 사용하는 방법을 알고 있으면 쉽게 이해할 수 있다.


 

(2) Excel 피벗 테이블을 사용하여 데이터 요약


 

(2-1)날짜 및 스크랩 무게별로 데이터를 요약하여 시작한다.


 




이것은 매일 생성되는 스크랩의 양을 보여준다.


 




 

이 데이터를 이용하여 ImR 차트를 그려서 프로세스의 기준 성능을 표시한다.
구현 후 개선 사항을 모니터링하려면 관리도가 필요하기 때문이다.
그렇지 않으면 몇 개월 내에 개선 사항이 이전 수준으로 되돌아 간다.
(이것은 사람들이 너무 자주 간과하는 DMAIC의 Control 단계이다.)
이 제어 차트에서 일부 통계적 관리를 벗어나는 지점 (빨간색으로 표시됨)이 있음을 알 수 있다.
이러한 특수 원인 (조사되었을 수 있음) 외에는 프로세스가 상당히 안정적으로 보인다.


 

(2-2)데이터를 다시 계산하여 기계당 생성된 스크랩 양을 표시한다.


 





이 데이터를 사용하여 Pareto 차트를 만든다.


 




이 차트에서 M240 기계가 전체 스크랩의 65.8 %를 차지함을 알 수 있다.

(2-3)많은 사람들이 이 시점에서 분석을 중단하지만, 그 비밀은 훨씬 더 드릴 다운하는 것이다.
피벗 테이블을 사용하면 이 작업을 쉽게 수행 할 수 있다.
이제 M240의 코드별 스크랩의 Pareto 차트를 만든다.


 




(2-4)이제 코드 H50이 M240 스크랩의 32.5 %를 차지한다는 것을 알 수 있다.
피벗 테이블을 사용하여 드릴 다운하면 강력한 개선 프로젝트를 만드는 데
필요한 레이저 초점을 사용할 수 있다.


 




(2-5)이 데이터 분석을 통해 근본 원인은 스크랩 코드 H50에 개선 사항을 구현한 다음
결과를 관리도로 분석해 보면 개선이 실제로 불량품을 줄였는지 확인할 수 있다.


 



 

그런 다음 최초의 파레토도에서 다음으로 "큰 막대"를 찾아 분석한다.
문제가 제거 될 때까지 계속 드릴 다운한다.


 

Jay Arthur 글