|
계량값
(Continuous Data) |
길이,수명,무게,인장강도 등과 같이
측정 값이 연속적으로 나올 수 있는 특성 값을 말한다. |
|
계수값
(Discrete Data) |
불량품의 수,결점수 등과 같이 개수로 셀 수 있는 품질 특성값을 의미한다.
|
|
고객의 소리
(Voice of Customer)
|
고객이 원하는 주관적,정성적 품질특성으로 고객의 요구 품질을 지칭한다.
|
|
공정능력지수
(Process Capability
Index) |
공정에서 생산되는 제품의 품질 변동이 어느 정도인가를 양적으로 정량화시킨 값으로 공정의
능력을 측정한 지수이다. |
|
관리한계선
(Control Limit) |
관리도에서 변동의 한계를 결정짓는 선으로 관리상한선(Upper Control
Limit)과 관리하한선(Lower Control Limit)이 있다. 관리한계선 안에 모든 점이 있으면 공정은 정상상태라고 판단하게 된다.
|
|
교호작용(Interaction) |
두 인자 이상의 특정한 인자수준의 조합에서 일어나는 효과를 말한다. |
|
규격한계
(Specification
Limit) |
품질특성에 대하여 허용되는 한계 값으로 상한규격(Upper Specification
Limit),하한 규격(Lower Specification Limit)이 있다. |
|
내부실패비용
(Internal Failure
Cost) |
제품이 고객에게 전달되기 전에 문제가 발견되어 이를 해결하기 위하여 발생한 재작업,폐기
등의 비용을 말한다. |
|
단기공정능력지수 |
공정에 외부적 영향, 다시 말해서 온도 변화, 작업자 변경,원자재 변경 등이 없다고
판단되는 짧은 기간동안의 공정능력을 나타내는 지수 |
|
랜덤 추출
(Random Sampling)
|
모집단을 잘 대표할 수 있도록 모집단을 구성하는 모든 원소마다 표본으로 선택될 확률이
같고, 한 원소의 선택이 다른 원소의 선택에 영향을 주지 않도록 표본을 추출하는 방법이다. 어떤 인위적인 요소가 없이 무작위로 표본을 추출하는
방법을 의미한다. |
|
랜덤표본
(Random Sample) |
랜덤추출을 통하여 얻어진 모집단의 일부인 표본. |
|
모수 (Parameter) |
모평균,모분산,모비율과 같이 모집단의 특성을 나타내는 측도. |
|
모집단 (Population) |
통계분석의 대상이 되는 단위 원소들의 총집합. |
|
무결점 (Zero Defects) |
불량률이 0인 이상적인 품질수준. |
|
변동(Variation) |
어떤 특성값에 대하여 각 데이터값들이 평균값에서 얼마나 떨어져 있는지를 제곱의 합으로
나타낸 값. |
|
상관계수
(Correlation
Coefficient) |
두 변수 사이의 결합 강도 및 방향을 측정하는 통계적인 값. |
|
상관분석
(Correlation Analysis)
|
서로 대응하는 두가지 변량의 상관관계의 정도를 1에서 -1까지의 범위에서 수치로 나타내는
분석법 |
|
수율(Yield) |
공정의 각 단계에서 재작업 또는 부품폐기 등의 불량을 고려하여 공정의 품질을 관리하는
지표. |
|
예방비용(Preventive Cost) |
품질문제를 사전에 피하기 위해서 발생된 교육,계획 등의 비용. |
|
외부실패비용
(External Failure
Cost) |
제품이나 서비스가 고객에게 전달된 후 문제가 발견되어 이를 해결하기 위하여 발생한
품질보증,교환,환불,고객불만처리 등의 비용을 말한다. |
|
유의수준
(Significance Level)
|
가설검정을 할 때 제1종 오류를 범하는 최대허용확률. |
|
유의확률
(Significance
Probability) |
흔히 p값(p-value)이라고 부르며 가설검정을 할때 귀무가설의 기각여부를 결정할 때
사용된다. 유의확률이 사용하고자 하는 유의수준보다 작으면 귀무가설은 기각될 수 있고, 유의확률이 크면 귀무가설을 기각할 수 없게
된다. |
|
인자(Factor) |
특성값에 영향을 주는 원인 중에서 실험에서 취급된 원인을 말하며 요인이라고도 한다.
|
|
자유도
(Degree of Freedom)
|
모집단의 모수를 추정하는데 필요한 독립적인 관측값의 수를 말하며, 데이터 수에서 추정해야
할 모수의 수를 뺀 값으로 정의하기도 하고 분산분석에서는 서로 다른 편차의 개수에서 선형제약 조건의 수를 뺀 값으로 정의한다. |
|
잔차(Residual) |
종속변수와 독립변수의 함수관계를 어떤 회귀식으로 나타내고자 할 때 관측된 종속변수의
값과의 차이를 나타낸다. 잔차는 설명되지 않는 편차를 의미하게 된다. |
|
장기공정능력지수 |
공정에 외부적 영향이 있다고 판단되는 충분히 긴 기간의 공정능력을 나타내는 지수.
|
|
주효과(Main Effect) |
인자의 수준변화에 따라 특성값이 변하는 효과를 의미한다. |
|
통계량 |
표본평균,표분분산,표본비율등과 같이 모수를 추정하기 위하여 표본 관측값들로부터 계산되는
값. |
|
통계적 가설 |
모집단에 대한 주장이나 추측을 말하며 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)의 두 가설을
설정하여, 표본 데이터의 정보를 토대로 두 가설 중 어는 하나를 채택하게 된다. |
|
통계적 가설 검정 |
표본데이터를 기초로 실험자가 주장하고 싶은 가설의 옳고 그름을 판정하는 통계
절차. |
|
품질비용
(Cost of Quality:COQ)
|
좋은 품질의 제품과 서비스를 만드는데 사용된 모든 비용으로 예방비용, 내부실패비용,
외부실패비용,기회상실비용 등이 포함된다. |
|
품질특성 |
무게,수명,강도,디자인 등과 같이 제품의 품질을 나타내는 요소. |
|
품질특성값 |
품질특성을 측정하여 수치로 표현한 것. |
|
회귀분석
(Regression Analysis)
|
두 개 이상의 변량을 독립변수와 종속변수로 나누어 독립변수의 일정값과 종속 변수의 관계를
나타내는 분석법. |
|
ANOVA
(Analysis of
Variance) |
분산분석, 분포의 편차 요인 및 상호관계를 분석하여 편차의 원인을 추구하는
기법 |
|
Benchmarking |
경쟁우위를 쟁취하기 위하여 산업의 최고수준의 기술 혹은 프로세스를 배워서 경영성과를
높이려는 노력을 말한다. 일반적으로 업계의 선두주자로 인식되는 기업의 수준과 자기회사의 수준을 비교 연구하여, 자기회사의 수준을 향상시키고자
하는 행위를 말한다. |
|
Black Belt |
6시그마 전문가로서 개선 프로젝트 해결의 전담자이며 교육 및 문제 해결을 위한 상담자로도
활약한다. |
|
Blocking |
실험 전체를 동질적인 몇 개의 블록으로 나눈 후, 각 블록내에서 요인효과를 조사하는 것을
말한다. |
|
Brain-storming |
한 주제에 대하여 관계되는 사람이 모여 집단의 효과를 살려 아이디어의 연쇄반응을 일으키게
함으로써 자유분방하게 아이디어를 내게 하는 방법이다. |
|
Capability Analysis |
프로세스가 요구(시간,서비스)를 충족시킬 능력이 있는지 아닌지를 판단하는 기법.
|
|
Champion |
6시그마 경영의 수립과 실행에 대한 책임자로서 6시그마 경영에 대한 진단과 점검을 통하여
지원하고 관리하는 역할을 담당한다. |
|
CS(Capability Study) |
프로세스 능력 연구, 고객의 요구를 충족시키는 것을 전제로 각 요인을 평가, 판단한다.
능력 매트릭스는 Cp, Cpk, Cpu, Cpl, Zst(단기 Z값),Zlt (장기 Z값),PPM,DPU등 8가지로
이루어진다. |
|
COPQ
(Cost of Poor Quality)
|
저품질로 인한 총비용을 의미하는데, 여기에는 검사공수, 재작업 등의 눈에 보이는 코스트와
브랜드 이미지의 저하,매출기회 손실, 재발주 비용,재설계비용 등 눈에 보이지 않는 코스트가 포함된다. |
|
CPR#
(Customer Priority
Rank Number) |
VOC의 우선도, 고객 요구의 우선순위를 설정하는 기준 |
|
CSI
(Chart-Solve
-Implementation) |
6시그마에서 적용되는 문제해결의 절차 중 하나로,DMAIC와 맥락을 같이한다.C단계는
문제의 해석을 S단계는 문제의 해결을 I단계는 실행을 뜻한다. |
|
CSM
(CharacteristicSelection Matrix) |
특성선정 매트릭스, 작성1단계에서는 샘플링 계획을 작성2단계에서는 단기와장기의 표준편차를
산출하고 제품과 프로젝트의 퍼포먼스 기준선을 설정한다. 3단계에서는 프로세스의 잠재적 퍼포먼스를 산출·추정하고 산포를 제거할 기회를 명확히
한다. 4단계에서는 단기,장기 Z값과 표준편차를 분석해 그래프로 만든다. 5단계에서는 Z값을 바꿔본다. 6단계에서는 목표구간의 방향을 결정하고
수치회되어 있는 목표에 바탕하여 계획을 수립한다. |
|
CTQ(Critical to Quality) |
제품이나 서비스 혹은 공정의 특성값으로서 고객에게 치명적이고 지극히 중요한 요소.
6시그마의 주요한 지도원리 중 하나이다. |
|
DFSS
(Design for six sigma)
|
R&D부문을 위한 6시그마 체계를 말한다. |
|
DMAIC
(Define-Measure-
Analyze-Improve-
Control) |
6시그마에서 적용되는 문제해결의 절차 중 하나로,CSI와 맥락을 같이한다.D는 정의를,
M은 측정을, A는 분석을, I는 개선을, C는 관리를 뜻한다. |
|
DOE
(Design of Experiment)
|
실험계획법의 영어 약자로서 실험을 통한 정보의 효율적 획득과 관리를 다루는 통계학의
분야. |
|
DPMO
(Defect per Million
Opportunity) |
백만개 기회당 결함수. |
|
DPO
(Defect per Opportunity)
|
결함이 발생할 수 있는 기회당 나타날 수 있는 결함수를 의미하며, 발생한 결함수를 전체
기회수로 나누어 계산한다. |
|
DPU(Defect per Unit) |
하나의 단위에 존재하는 결함수의 비율을 의미하며, 발생한 결함수를 전체 단위수로 나누어서
계산한다. |
|
FMEA
(Failure Mode and
Effect Analysis) |
고장모드 영향분석의 약자로 시스템을 구성하고 있는 부품들의 고장모드가 시스템과 타 부품에
미치는 영향,고장원인 등을 밑에서 위로 조사하는 방법이다. |
|
Gage R&R |
측정시스템 자체가 공정의 변동값에 얼마나 영향을 주는지를 검토하는 방법이며, 측정의
반복성과 재현성으로 구성된다. |
|
Green Belt |
과학적인 기법을 활용해 문제를 해결하는 6시그마 개선 활동 전문가로서 개선프로젝트와
담당업무를 병행하여 수행한다. |
|
HOQ(House of Quality) |
품질의 집의 약자로, 특히 신제품을 개발할 때 논의를 가능케 해주는 품질기능 전개의
핵심수단이다. |
|
KPIV
(Key Process Input
Variable) |
프로세스의 input요인을 총칭하는 말,예를 들어 코스트,시간,빈도 등이 여기에
해당한다. |
|
KPOV
(Key Process Output
Variable) |
프로세스의 주요 output변수 각 프로세스가 낳은 성과로서 요인간 인과관계가 KPOV를
좌우한다. KPOV는 CTQ, VOC와의 정합성이 중요하다. |
|
Malcolm Baldrige award |
미국에서 품질 향상을 목적으로 1987년부터 제조부문,서비스부문,중소기업부문으로 나누어
기업에게 수여하는 품질경영상이다. |
|
Master Black Belt |
6시그마 경영전문가로서 개선 프로젝트 실행의 지도 전담자로서 블랙벨트가
수행하는
프로젝트에 대한 자문과 지도를 하며, 실행과정에서 생기는 각종 애로 사항을 해결하고 지원한다. |
|
MSA
(Measurement System
Analysis) |
측정시스템 분석, 측정시스템에 관련된 측정 데이터의 편차의 형태와 양에 관한 정보를 얻는
것. 새로운 측정기기를 인정하기 위한 기준을 정비한다. |
|
PPM(Parts per Million) |
불량률을 백만 단위로 환산한 값으로 백만 개의 제품당 불량품이 출현하는 숫자를 의미한다.
|
|
Process |
고객의 요구에 의하여 자원 및 정보를 제품과 서비스로 변환시키는데 필요한
일련의
활동과 작업을 말한다 |
|
Process Map |
프로세스를 그림으로 구체화시킴으로써 프로세스가 수행되는 과정을 시계열별,기능별 혹은 담당
부서별로 나타내고 각 부분의 연결과정을 도식화한 것이다. |
|
QFD
(Quality Function
Deployment) |
품질기능전개의 영어약자로서, 파악된 고객의 요구에서 출발하여 신제품에 대한
개념정립,설계,부품전개,공정전개,제조전개까지 모든 단계를 통하여 고객이 원하는 바가 프로세스 내의 각 기능과 어떤 관계를 맺고 있는지 전개하는
것이다 |
|
RSM
(Response Surface
Methodology) |
반응표면분석의 영어 약자로서 반응변수와 설명변수들간의 관계를 규명하고 최적조건을 찾는
것이 주목적인 통계적 분석방법이다. |
|
RTY
(Rolled Throughput
Yield) |
종합 수율, 전체적인 수율과 각 프로젝트의 수율의 관계를 구체화하는
개념. |
|
Screening |
실험을 할때 선정된 많은 인자 중에서 어떤 인자가 중요한가를 단계적으로 선별하는 방법을
지칭한다. |
|
SPC
(Statistical Process
Control) |
통계적 공정관리의 영어약자로서 품질규격에 합격할 수 있는 제품을 만들어 내기 위하여
통계적 방법에 의하여 공정을 관리해 나가는 기법을 종합하여 말한다 |
|
TDU
(Total Defects Per Unit)
|
프로세스를 구성하는 단위당 결함 수. |
|
TOP
(Total Opportunities) |
총 에러 발생기회 수=단위 수 X 에러 기회 수 |
|
Vital Few |
출력 특성치에 영향을 주는 요인 중에서 커다란 영향을 주는 치명적 소수인자를 의미한다.
|
|
Z-Transform |
단위분포로 변환하는 공식. Z변환=(경계값-평균값)/표준편차 |
|
Zst |
단기 Z값, 단기능력을 말하며 30-50의 데이터 포인트로 이루어지는 시간(일,주)단위의
능력을 표시 |
|
Zlt |
장기 Z값, 장기능력을 말하며 100-200의 데이터 포인트로 이루어지는
시간(주,월)단위의 능력을 표시 |
6
시그마 관련 용어 
