Pareto와 층별분석｜불량 데이터 분석방법과 엑셀 서식 첨부

Pareto와 층별분석은 여러 불량 중 우선 개선할 문제를 정하고, 설비·금형·LOT·시간대별로 데이터를 나누어 원인의 범위를 좁히는 방법입니다. 자동차 부품사 사례로 분석순서를 설명하고 실무용 엑셀 서식도 함께 첨부했습니다.

Pareto와 층별분석의 차이

공정에서 여러 종류의 불량이 동시에 발생하면 모든 문제를 한꺼번에 분석하기 어렵습니다.

Pareto 분석은 불량유형이나 손실을 크기순으로 정리하여 어느 문제부터 집중할지를 결정하는 데 활용합니다. 불량수량과 함께 구성비와 누적구성비를 확인하면 전체 품질문제에서 차지하는 비중도 쉽게 파악할 수 있습니다.

층별분석은 선택한 문제를 다시 설비, 금형, 자재 LOT, 작업조, 시간대 등의 조건으로 나누어 비교하는 방법입니다.

쉽게 구분하면 Pareto는 “무엇부터 분석할 것인가”를 정하고, 층별분석은 “어떤 조건에서 문제가 집중되는가”를 확인하는 과정입니다.

예를 들어 한 달 동안 발생한 공정불량을 정리한 결과가 다음과 같다고 가정해 보겠습니다.

Pareto 분석 결과 버 불량이 전체의 42%를 차지한다면 우선 버 불량을 집중적으로 살펴볼 수 있습니다.

다음 단계에서는 버 불량만 추출하여 설비별로 나누어 봅니다. 1·2호기보다 3호기에서 불량률이 높다면 다시 3호기의 금형별, 자재 LOT별, 작업조별 데이터를 비교합니다.

이 과정을 반복하면 “버 불량”이라는 넓은 문제를 “3호기에서 B금형 사용 시 집중 발생”과 같이 구체적인 범위까지 좁힐 수 있습니다.

자동차 부품사의 제조공정에서는 제품과 공정 특성에 따라 다양한 조건으로 데이터를 나눌 수 있습니다.

어떤 조건으로 나눌지는 문제의 특성을 보고 결정합니다. 처음부터 모든 항목을 분석하기보다 차이가 발생할 가능성이 높은 조건부터 비교하는 것이 효율적입니다.

생산량이 서로 다른 설비나 제품을 비교할 때는 불량수량만 보지 말고 불량률도 함께 확인해야 합니다. 생산량이 많은 설비에서 불량수량이 많다는 이유만으로 문제가 집중된다고 판단하면 분석 결과가 달라질 수 있습니다.

불량 데이터를 입력하고 Pareto와 층별분석을 이어서 할 수 있도록 엑셀 서식을 첨부합니다.

원본 데이터에는 불량유형뿐 아니라 설비, 금형, 자재 LOT, 작업조와 발생일 등의 정보를 함께 기록하는 것이 좋습니다. 그래야 특정 불량을 선정한 뒤 같은 데이터로 조건별 비교까지 이어갈 수 있습니다.

분석 결과 특정 설비나 금형에 불량이 집중된다면 그 조건이 바로 근본원인이라는 의미는 아닙니다. 해당 조건에서 무엇이 다른지 현장을 확인하고, 필요하면 Is / Is Not, 특성요인도 또는 5 Why를 이용해 실제 원인을 추가로 분석합니다.

Pareto와 층별분석은 복잡한 품질문제를 데이터로 좁혀가는 데 유용합니다.

먼저 Pareto 분석으로 영향이 큰 문제를 선정하고, 선택한 문제를 설비·금형·자재·시간대 등의 조건으로 나누어 비교해 보세요. 문제가 집중되는 범위를 찾으면 이후 원인분석에서 확인해야 할 대상도 훨씬 명확해집니다.

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