Kodak은 이 컨트롤 차트에 표시된대로 시간 경과에 따라 결함 데이터를 시각화합니다. 여기에 표시된 데이터는 카메라 (기준선)를 사용하지 않고 카메라 (카메라)를 사용하고 프로세스 변경 (새로운 프로세스)을 구현 한 후 3 단계로 생성되었습니다.
제로(0)를 향한 질주
불량률 제로를 향한 Kodak의 노력에 힘을 실어준 JMP
과제 | 영화용 필름을 생산하는 Kodak의 청정 제조 시설에서 발생한 매우 미세한 오염의 원인을 찾는 것입니다. |
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해결책 | Kodak의 Film Capture 제조 팀은 생산 공정에서 촬영된 수백만 장의 이미지에서 생성된 데이터를 JMP를 활용해 손쉽게 처리함으로써 문제의 원인을 찾아내고 이를 시정할 수 있었습니다. |
결과 | Kodak은 오염 발생 빈도를 영화용 필름 1천만 피트당 한 건에서 3억 피트당 한 건으로 줄이고 12개월 후에는 불량률 제로를 실현할 수 있었습니다. |
Geoff Beatham은 품질 개선 엔지니어로서 20여 년간 JMP를 필수적인 도구로 사용해 오면서 그 성능을 누구보다 잘 알고 있습니다. 최근에 프로젝트를 하나 진행하면서 동료들 사이에서도 JMP의 성능에 대한 믿음이 커지기 시작했습니다.
Beatham은 영화 사업과 소비자 및 상업용 제품을 아우르는 Kodak의 Film Capture 사업부에 소속된 품질 책임자입니다. Beatham이 이끄는 팀은 베이스롤 제조 공정에서 매우 미세한 오염 즉, 미세한 검은 입자가 생성된다는 것을 발견했습니다. 이 입자가 다음 단계로 넘어가서 그 위에 코팅이 될 경우에는 최종 제품에 입자가 보이게 됩니다.
전사적으로 제조 불량률 제로를 추진할 책임을 지고 있는 Beatham은 그의 동료들과 함께 JMP를 활용해 Kodak 제품에서 검은 입자를 완전히 없앴습니다. “JMP는 갖가지 노이즈가 발생하는 복잡한 제조 공정에서 주요 문제를 밝혀내는 데 중요한 역할을 하고 있다”고 Beatham은 말합니다.
분석 기능을 통해 제품 불량의 원인을 찾아내는 Kodak
Beatham은 “제품 생산 시 기본 표면에 대한 베이스 코팅 작업에서 문제가 발생한다고 의심했습니다. 이 때 발생한 미세한 검은 입자가 감광층을 도포할 때 코팅되는 것이었습니다. 고객이 필름을 현상하면 그 입자가 그대로 나타나는 경우가 있었다”고 말합니다.
하지만 정확한 원인은 규정하기 어려웠습니다. 입자의 크기와 발생 주기가 인라인 필름 검사 공정의 검출 능력이 미치지 못할 정도로 아주 미세했기 때문입니다. 게다가 불량이 간헐적으로 나타났기 때문에 문제를 찾아내기가 더 어려웠습니다.
Beatham은 “제조 공정에서는 문제의 원인을 전혀 알 수 없었다”며, “약 1천만 피트의 제품을 생산할 때마다 한 건씩 불량이 발견되었습니다. 그러니 원인을 파악하기가 쉽지 않았다”고 말합니다. 이 프로젝트를 담당하고 있는 Kodak 제조 엔지니어인 Rob Bettin은 이전에 여러 가지로 개선을 시도했지만 성과가 크지 않았다고 말합니다. “피드백 루프가 제대로 갖춰지지 않은 것도 문제였습니다. 고객의 피드백에 의존할 수밖에 없었죠.” --- 이에 문제 해결을 위해 필름 가장자리를 검사하는 카메라 시스템을 개발해 제품의 가장자리마다 초당 3장씩 이미지를 촬영했습니다. Bettin은 “시간당 수만 장의 이미지가 생성되는데, JMP가 아니었으면 분석은 엄두도 못 냈을 것”이라고 말합니다.
JMP 덕분에 2천만 건의 레코드를 분석하여 필름의 가장자리가 균일하지 않은 문제점을 찾아낼 수 있었습니다. 그런 다음 JMP 단계 관리도를 이용하여 공정의 특정 지점에서 변경을 수행하고 이에 대해 검토했습니다. “조사 결과를 Tukey-Kramer 분석법으로 분석하여 어느 시점에서 개선이 되었는지 보여줄 수 있었습니다. 조금씩 지속적으로 개선해 나간 결과, 큰 진전이 있었습니다.
”팀은 공정의 코팅 기술을 업그레이드하고 가장자리 제어 기술을 개선하여 공정 성능을 향상시켰습니다. 또한 재료와 조성을 변경하여 기본 표면 층에 사용되는 재료의 밀도를 개선했습니다. 얼마 지나지 않아 30배 향상된 품질, 즉 필름 3억 피트를 생산할 때 불량이 한 건만 발생할 정도의 품질 개선을 실현했습니다. 그리고 12개월 후에는 불량이 전혀 발생하지 않았습니다. Beatham은 “불량률 제로라는 운영 목표가 실현된 것”이라고 덧붙였습니다.
복잡한 공정 제어 데이터탐색 및 전달
Beatham은 “회사 전반에서 매우 방대한 공정 제어 데이터 세트가 생성됩니다. JMP 덕분에 이 같은 데이터를 조사하여 상관관계를 파악할 수 있습니다. JMP처럼 대규모 데이터 세트에 걸쳐 수준 높은 통계 분석 기능을 제공하는 공정 도구는 아마 없을 것”이라고 말합니다.
JMP는 전달 도구로서도 강력한 성능을 발휘합니다. Beatham은 “Rob과 같은 직원은 경영진에게 이해하기 쉽도록 시각화된 방식으로 데이터를 제시할 수 있어야 합니다. 그래야 경영진이 프로젝트를 검토하고 장애가 되는 문제를 검토하는 데 예산을 왜 더 투입해야 하는지를 이해할 수 있다”며, “JMP에서는 데이터가 미치는 영향을 매우 쉽게 보여줄 수 있다”고 말합니다.
Bettin도 이에 동의합니다. “수백만 개의 레코드를 조사하여 현재 상황을 보여줄 수 있게 되자 충분히 개선이 가능하다는 사실을 경영진에게 이해시킬 수 있었습니다. 인쇄된 자료만으로는 이렇게 효과적으로 보여줄 수 없었죠. 그리고 미세한 문제를 찾아내 개선할 수 있었습니다.” Beatham에 따르면 JMP의 시각화된 데이터를 살펴본 고위 경영진이 개선책의 필요성을 바로 이해했다고 합니다.
“JMP는 저희 기술 및 엔지니어링 전문가가 생산 불량률 제로를 이어가는 데 없어서는 안 될 도구입니다. 이 프로젝트는 확실히 성공적으로 마무리되었습니다. 즐거운 경험이었고 그러한 경험을 다른 사람과 나눌 수 있어 기쁩니다.”