반드시 해야 할 일을 올바른 방법으로
프로젝트의 성공=리더역량 * 챔피온역량 * MBB 역량
MBB
-경청, 질문
-사전자료 검토
-해당 프로젝트의 지식습득(현장의 프로세스)
-벤치마킹 그리고 피드백
-챔피온 활용
지표: 고객의 핵심요구사항을 만족시켰음을 측정 평가할 수 있는 지표
발생형 문제 -> 원인
설정형 문제 -> 목표
문제는, 원인은, 문제점은
문제의 Define
-대용특성: 정성-> 정량
-제약특성: 2가지 상반될 때 -> 둘다
-하위특성
Data 45% - lnformation 95% - Intelligence 강수확률 45%
Data의 신뢰성 확보
참값 + 에러 = Data
에러-> MSA 측정시스템 평가
시스템으로 구축된 데이터는 일단 믿고 쓴다. 엑셀은 안된다. 데이터를 고칠 수 있다. 이러한 스텝이 없다면 데이터 점검의 기회조차 없게 되는 것이다.
Data 수집의 가이드라인
검정력 및 표본 크기: 검정력값(0.9) : 불량을 불량으로 검정할 수 있는가?
내가 감수 할 수 있는 Risk : α -> 주머니에 있는 돈
실제조사하여 감수해야 하는 Risk : p -> 선물값
새로운 내용을 주장할 수 있는가?
Vital Few(X)의 다과는 과제 목표를 달성할 수 있는지가 그 기준이다.
실수방지: 가능하면 관리하지 않아도 될 정도로 만들어라
6σ = 자연공차 = 99.73%
5.15σ = 99% AIAG(America Industry Action Group)의 MSA 기준
-선행공정능력지수(개발단계) : Pp, Ppk
양산 공정이 Set up 되기 전에 개발 단계에서 양산 단계의 공정능력지수를 예측하기 위하여 구한다.
-공정능력지수(양산단계) : Cp, Cpk
양산 공정이 Set up 완료된 후 공정능력지수를 확인하기 위하여 구한다.
군내산포의 평균이 Cp의 산포이고, 전체산포의 평균이 Pp의 산포이다.
재무 Data는 지수분포를 따른다
망대,망소,망목(정규분포) 등 특성의 속성에 따라 다른 분포를 따를 수 있다.
시료의 크기가 크면 클수록 s관리도를 쓴다. 5개까지는 r관리도를 쓸 수 있다.
x-Rs (sheet range) 관리도 = IMR 관리도 = x-Rm(moving range) 관리도 는 반드시 정규성 검정할 것. 매 타점마다 검정이 되는 것이다. xbar-R관리도는 반드시 정규분포를 안 따라도 된다(중심극한정리)
R관리도는 등분산 검정이 필요하다.
Xbar 관리도는 T검정
회귀분석에서 PI(Prediction Interval)는 개개의 data들이 존재하는 구간이고, CI(Confidence Interval)는 평균(xbar의 존재범위)에 대한 신뢰구간이다.
hat(^)은 추정이란 뜻이다.
관리도
Capable Yes ★
No
Out In
Control
답을 알고 있는 것을 질문하지 마라 (Outlier 제거 하는 질문 포함 필요 -> 설문지의 Quality를 높인다)
다른 질문들은 단계적으로
먹고 있는게 있는데, 어떤 게 대체될 것인가?
그래서 매출?
직접적으로 물어보지 마라
Data들을 보면 4점은 최고점이다. 잘모를 때는 1차 data 알때는 2차data(History)
(2009년)
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