[2023-3] 6시그마, 문제 분석능력 강화

자동차를 잘 분해하고 조립하면 기술력 있는 정비사라고 생각했습니다. 하지만 자동차과를 다니면서 자동차의 온도, 회전수, 압력 등 센서 데이터 값을 통해 분석하는 방법을 알게 됐습니다. 이를 통해 현상을 데이터로 정확하게 분석할 수 있어야 기술력 있는 정비사라는 것을 알게됬습니다. 그래서 저는 통계와 데이터를 통해 문제를 분석하는 6 시그마 교육을 받았고, BB벨트 자격을 취득했습니다.

 

 

 

1. 좋은 데이터를 알게됬습니다.

 

이산자료(0또는 1일)보다 연속 데이터, 허용 범위와 목표치가 있는 데이터가 좋다고 했습니다.

해당 조건에 데이터들을 통해 편차, 평균에 대한 변화를 알수있고 원인 분석이 용이합니다

 

 

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2. 주요 통계개념을 배웠습니다.

 

시그마(표준편차)수준에 따라 불량률이 현저하게 줄어드는 변화를 보고

이를 정량 화한 공정능력지수(CP, CPK)

데이터 신뢰도를 판별하는 반복성과 재현성을 능력을 알기 위해 GRR 분석을 합니다.