Ford Motor Company
Ford Motor Company는 미국의 대규모 자동차 제조사 중 하나로 매년 전 세계 70개 공장에서 수백만 대의 자동차를 생산합니다. J. D. Power and Associates의 초기 품질 조사에 따르면 Ford는 2007년부터 다른 자동차 제조사에 비해 1위를 더 많이 차지했습니다. Ford가 높은 품질 기준을 통해 1903년부터 업계 리더 자리를 유지한 것은 전혀 놀랄 일이 아닙니다. 게다가 Ford는 품질이 차량 출시의 시작이라는 것을 알고 있습니다. 차량 카펫의 외관상의 결함이 출시가 임박한 2011 포드 피에스타에 문제가 되었을 때 Ford의 Body Interior Six Sigma 팀은 검증된 최적화 방법을 통해 품질을 확실히 개선할 수 있다는 것을 확인했습니다. 높은 고객 만족도와 성능을 유지하기 위해 이 팀은 Minitab Statistical Software를 활용하여 카펫 결함을 없애고 성공적으로 피에스타를 출시할 수 있었습니다.
과제
Ford가 차량 카펫에 난 붓자국이 고객들이 수용할 수 없을 정도라고 판단했을 때는 이미 피에스타의 출시일이 얼마 남지 않은 상황이었습니다. Six Sigma Master Black Belt인 Scott Sterbenz가 이끄는 Ford의 Body Interior Six Sigma 팀은 공급업체와 함께 차량용 카펫 제조에 사용되는 공정을 분석하기 시작했습니다. 그 결과 니들러라는 기계의 설정이 제품 품질을 떨어트리는 원인이 될 수 있다는 사실을 발견했습니다.
하지만 Ford는 니들러의 설정을 변경하면 카펫의 플러시에도 영향을 미칠 것을 우려했습니다. 팀은 붓자국은 없애면서 플러시 유지할 수 있는 공정 개선책을 찾아야 했고 카펫의 내구성과 오염 방지성과 같은 다른 중요한 품질도 고려해야 했습니다. 피에스타의 카펫 품질을 개선하는 어려운 작업에 착수할 때 품질 개선 전문가들은 Minitab Statistical Software의 실험계획법(DOE) 도구를 사용했습니다.
Minitab을 활용한 사례
통계학에서 DOE는 일련의 실험 수행 또는 검정을 만드는 것을 의미합니다. 이러한 검정은 여러 변수가 결과(반응)에 어떻게 영향을 미치는지에 관한 인사이트를 제공합니다. 조사자들은 설계된 실험에서 한 번에 두 가지 이상의 요소를 변경한 후, 통계분석을 사용하여 어떤 요소가 중요한지 파악하고 이러한 요소의 최적의 수준을 식별할 수 있습니다. 이는 거의 모든 공정을 개선하기 위한 효율적이고 경제적인 방식입니다.
시간이 얼마 없었기에 Ford의 개선 팀은 6가지의 니들러 설정이 카펫의 붓자국과 플러시에 미치는 영향을 평가하는 실험을 설계해야 했습니다. 실험은 엄격하면서 신뢰할 수 있어야 할 뿐만 아니라 재료비와 공급업체의 생산 일정 중단을 최소화하는 사이에서 힘들게 균형을 맞추어야 했습니다. 가능한 한 적은 횟수의 실험으로 니들러 설정을 최적화할 만큼 충분한 데이터를 확보할 수 있는 실험 설계를 발견하는 것이 관건이었습니다.
Minitab DOE 도구는 여러 종류의 수많은 실험을 만들고 분석하는 데 사용할 수 있으며 조사자들이 여러 가지 연구 대상 변수와 기타 조건에 따라 그 상황에 맞는 최상의 실험 설계를 파악하는 데 도움이 됩니다. Ford 팀은 Minitab DOE 도구를 사용하여 단 34회의 실험을 통해 필요한 정보를 제공해주는 중앙점이 있는 부분 요인 설계를 생성했습니다.
평가자 팀은 실험을 수행할 때마다 새 제품과 기존 카펫을 비교했으며, 등급을 평균화하고 분석했습니다. 실험자들은 또한 Minitab에서 Gage R&R 연구를 수행하여 카펫의 평가 품질에 발생한 변화가 실험에서 변경된 요인의 직접적인 결과인지, 평가자의 의견 차이에서 비롯된 것은 아닌지 검증했습니다.
Minitab에서 34회의 실험을 통해 확보한 데이터를 분석해보니 각 반응의 결과에서 여러 가지 니들러 설정 사이의 복잡한 상호작용이 발견되었습니다. 이러한 상호작용을 통해 이전에 개별적으로 니들러 설정을 조정했을 때 붓자국을 없애는 방법을 찾지 못한 이유를 알 수 있었습니다.
팀은 설계된 실험을 통해 중요한 변수와 상호작용뿐만 아니라 입력이 반응에 어떤 영향을 미치는지 보여주는 방정식도 확보했습니다. 더 나아가 이러한 결과를 통해 붓자국을 없애기 위한 최적화 설정이 고급스러움에 부정적인 영향을 미치지 않았다는 것도 확인할 수 있었습니다.
결과
Ford와 피에스타 개발 팀의 피드백을 반영하여 Sterbenz는 Minitab의 반응 최적화 도구로 초기 DOE에서 파악한 최적 설정을 세부적으로 조정했습니다. DOE에서 확인한 결과를 시작점으로, Sterbenz와 그의 팀은 반응 최적화 도구를 통해 설정을 변경하여 Ford와 개발 팀의 다른 실질적인 문제를 고려하도록 했습니다.
확인 실험에서 나온 새 카펫은 초기 평가자에게서 만족스러운 평가를 받은 후 최종 평가를 위해 Ford의 연구 및 설계 센터로 보내졌습니다. 이 표본은 내구성, 오염 방지성, 색상 및 광택 테스트를 모두 통과했고, 이 실험은 모두에게 대성공이었습니다.
문제를 정의한 시점부터 솔루션이 정해지고 공정 관리에 들어간 시점까지 전체 프로젝트에 12일이 걸렸습니다. 피에스타 카펫에서 붓자국을 완전히 없애고 부드러움을 개선한 뜻밖의 성과 외에도 실험자들은 전체 제조 공정에 대한 이해도를 더 높일 수 있었습니다.
Minitab은 Ford가 붓자국을 없애는 동시에 카펫의 고급스러움을 유지하기 위한 최적의 니들러 설정을 찾을 수 있도록 솔루션을 발견하고 실시하는 데 도움을 주었습니다. 몇 개월 후, 2011 포드 피에스타는 매우 성공적으로 출시되었고 우수성과 품질 개선을 위한 Ford의 약속에 또 다른 표석이 되었습니다.