분산분석(ANOVA) 기업의 실제적용사례

소개글

요즈음은 통계 Software가 발달되어 복잡한 통계기법도 목적에 맞는 신뢰성 있는 Data만 수집되어 있으면 쉽게 분석이 가능하다. 그래서 6시그마 경영활동을 도입한 많은 기업에서 미니탭이라는 통계S/W를 활용하여 분석하고 많은 적용을 해 왔다.
이 자료는 그 일환으로 추진된 사례중 하나로 어느 모기업의 분산분석 기업의 실제적용사례를 정리한 자료 입니다.
이 사례가 특이한 것은 일반사례와 달리 단순히 분산분석만 적용한 것이 아니라 문제를 명확히하고 그 문제의 잠재원인을 모두 검토한 후 근본원인을 통계적 분석을 통해 근본원인을 파악하였다는 점이다.
일원분산분석을 적용하고자 하는 기업이나 관련 전공학생에게 도움이 될 것으로 판단되며, 이 사례를 통해 분산분석의 올바른 적용에 도움이 되기를 바랍니다.

목차

1. 제품 생산 시 현상 및 문제점 확인
2. 제품 Uniformity불량의 정의 및 잠재인자 도출
3. 분산분석을 통한 Vital Few X (근본원인) 파악
4. 향후 활동 방향

본문내용

1. 제품 생산 시 현상 및 문제점
- 본 분산분석의 실제 적용사례는 전기전자 제품을 생산하는 기업으로
- 최근 주력 상품인 AAA제품의 수율(84%)을 개선하기 위해 제품 불량 중 가장 높은 Uniformity불량율(6.9%)을 개선하기로 하였다.
- 또한 제품 생산라인 중 불량이 가장 많이 발생되는 B라인의 개선이 시급한 상황이었음.

2. 제품 Uniformity 불량의 정의 및 잠재인자 도출
(1) Uniformity 불량의 정의
→ Uniformity 불량율을 대표하고 측정이 용이한 대체 지표를 제품두께 표준편차로 선정하고 아래와 같이 정의함
(2) UF 불량(제품두께의 표준편차)의 원인이 될만한 잠재인자를 모두 도출함.
→ 생산팀 및 관련부서 전문가 집단의 브레인스토밍
(3) 도출된 많은 인자 중 영향이 클 것으로 예상되는 인자를 선별함.
→ 선별실험 (많은 잠재인자 中 3~6개 정도 선정)-Multi-voting 또는 X-Y Matrix 평가
→ 잠재인자 4개 (T/C Height, On- uniformity, Indium flow량, temperature)를 선정함

참고 자료

없음