빅데이터 기반 6시그마 방법론의 유효성 분석: DX SS를 중심으로 (Analysis of the Effectiveness of Big Data-Based Six Sigma Methodology: Focus on DX SS)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보처리학회
· 수록지 정보 : 정보처리학회 논문지 / 13권 / 1호 / 1 ~ 16페이지
· 저자명 : 김정혁, 김윤기

초록

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

영어초록

Over recent years, 6 Sigma has become a key methodology in manufacturing for quality improvement and cost reduction. However,challenges have arisen due to the difficulty in analyzing large-scale data generated by smart factories and its traditional, formal application.
To address these limitations, a big data-based 6 Sigma approach has been developed, integrating the strengths of 6 Sigma and big dataanalysis, including statistical verification, mathematical optimization, interpretability, and machine learning. Despite its potential, thepractical impact of this big data-based 6 Sigma on manufacturing processes and management performance has not been adequately verified,leading to its limited reliability and underutilization in practice. This study investigates the efficiency impact of DX SS, a big data-based6 Sigma, on manufacturing processes, and identifies key success policies for its effective introduction and implementation in enterprises.
The study highlights the importance of involving all executives and employees and researching key success policies, as demonstratedby cases where methodology implementation failed due to incorrect policies. This research aims to assist manufacturing companies inachieving successful outcomes by actively adopting and utilizing the methodologies presented.

참고자료

· 없음