品質管理體系 및 1回 샘플링 檢査計劃의 經濟的 設計

Abstract

통계적 품질관리분야의 기법은 관리도와 샘플링 검사계획으로 양분된다. 샘플링 검사계획을 실시하는 경우, 다음 세가지의 의사결정을 내려야 한다. 즉, 검사의 위치, 샘플의 크기, 합격판정개수가 그것이다. 현재 일반적으로 사용되고 있는 샘플링 검사 계획들은 이미 표로 만들어져 있으며, 특정된 파라메타의 값만 주어지면 간단하게 샘플수와, 합격판정개수를 구할 수 있다. 그러나 이를 샘플링검사 계획들은 검사 결과 발생하는 코스트에 대해 직접적인 고려를 않하고 있다. Q.C의 의사결정문제는 이윤을 극대화시키는 접근보다 손실 즉 코스트를 극소화 시키는 접근에 의해 해결하는 경우가 대부분이다. 그 이유는 어느 기업이든지 품질 코스트의 영향이 점점 심각하게 대두되고 있기 때문이다. 이러한 관점에서 샘플링 검사계획 역시 코스트를 직접 고려하여 설계되어야 한다는 생각을 가져야 할 것이다. 이 코스트를 의사결정 기준으로 하여, 위에서 제시한 세가지의 문제해결을 위해서 다음과 같이 연구했다. 전사품질관리체계 ( TQC ) 를 품질써어클, 예방, 임상, 측정평가, 기능 등의 면에서 품질코스트를 고려하여 연구함으로써, 검사위치를 포합하는 품질관리체제 ( Q.C.System ) 에 대한 해답을 구하려고 시도했다. 1회 샘플링 검사 계획에서의 샘플수와 합격판정 개수를 구하기 위해 연구된 절차는 다음과 같다. 샘플링 검사 계획에서 발생될 수 있는 코스트를, 검사품을 합격시킬때, 불합격시킬때, 검사할때로 분류한 후, 각각에 대해 품질에 관계없이 발생되는 코스트 및 불량품일때 일어나는 초과비 용으로 나누어 6개의 형태로 구분하였다. 이 6개의 코스트 파라메터를 가지고 Bayesian샘플링 절차를 응용하여, 의사결정을 내리기 위한 수학적 모델을 전개한후, 최적 샘플수와 합격판정 개수를 구했다. 불량율에 대한 prior distribution은 이산형일때는 임의의 확율 분포를 따를 경우 및 연속형일때는 Beta 확율밀도 함수를 따를경우의 2가지에 관해서 연구되었다. Beta분포의 경우에 대해서는 두개 파라메타의 추정방법 및 샘플수와 합격판정개수를 구하기 위한 Computer Program을 개발하였다. 코스트가 의사결정 기준이 되는 한, 최적 샘플링 검사 계획을 구하기 위해서는 코스트의 정확한 산출이 전제되어야 한다. 이 6개코스트의 산출 방법에 대한 연구를 하였다. 연구 결과를 이용하여 실제 전자제품 생산공장의 샘플링 검사계획에 응용한후, 고전적℃? 검사계획과 비교해서 분석하였다.