공급망 관리의 세계에서, 소싱 과정을 거치는 제품의 품질 보장은 성공에 있어 아주 중요합니다. 단 하나의 결함이 있는 부품만으로도 전체 공급망에 지장을 주고 고객의 신뢰를 잃게 될 수 있습니다. 이번 블로그 포스팅에서는, 자동차 제조업체의 공급업체에서 생산된 연료 게이지의 결함률을 평가하기 위해 Minitab에서 단일 비율 검정을 사용하는 방법을 알아 보겠습니다.
문제 이해하기
먼저, 귀사가 자동차 제조를 하고 공급업체로부터 연료 게이지를 소싱받는다고 가정해 봅시다. 공급업체는 평판이 좋으면서도 업체로부터 제조된 자동차가 귀사의 고품질 브랜드를 대표해야 하며, 안전을 지켜야 한다는 고객과의 약속 또한 지켜야 합니다. 부속품에 결함이 없어야 하지만 일반적인 변동성을 잘 알고 있으며 공급업체에게 허용하는 임계값으로 2%의 결함률을 설정합니다. 공급업체를 테스트하기 위해 연료 게이지의 샘플에 보정 테스트를 실시합니다. 결함률이 허용된 임계값을 초과하는지 확인하기 위해서입니다.
데이터 수집하기
귀사의 팀은 전 주에 공급받은 500개의 연료 게이지를 선택하여 보정 테스트를 실시합니다. 그 결과, 500개의 연료 게이지 중에 18개가 잘못 보정되었다는 걸 발견합니다.
단일 비율 검정이란 무엇인가요?
단일 표본 비율 검정 또는 이항 비율 검정이라고도 알려진 단일 비율 검정이란, 표본 내의 특정 특징의 비율이 앞서 알려지거나 가정된 모집단 비율과 크게 다른지 판단하기 위해 사용하는 통계 도구입니다. 이 경우, 결함률(결함이 있는 연료 게이지의 비율)이 지정된 2% 이상인지 알아보려고 합니다.
가설 설정하기
이 검정에 사용된 가설:
- 귀무 가설 (H0): 결함률 2% 이하 (p ≤ 0.02)
- 대립 가설 (Ha): 결함률 2% 초과(p > 0.02)
MINITAB 내에서 검정 실행하기
- 통계분석 > 기초통계 > 단일 비율 검정.
- 요약 데이터를 선택합니다.
- 사건 발생 횟수에 18을 입력합니다.
- 시행 횟수에 500을 입력합니다.
- 가설 검정 실행을 체크합니다.
- 귀무 가설 비율에0.02를 입력합니다.
- 옵션을 클릭합니다.
- 아래 표시된 대로 대화상자를 완료한 후 OK를 클릭합니다.
결과 해석하기
결과값은 결함률 2% 초과라고 되어있습니다.
- 결함률의 95% 하한은3395%로, 2%를 초과합니다.
- p-값(0.013)은 α(0.05) 이하입니다
p-값이 0.05 미만이므로, 귀무 가설을 기각하고 결함률이 2% 초과라는 결론을 얻을 수 있습니다.
결함률이 예상보다 높다는 것을 발견했으므로 측정 시스템이 정확하다는 것을 확인해야 합니다. 측정 과정에서 원하지 않는 편향이나 차이가 있다면, 연료 게이지에 결함이 있다는 판단에 오류가 있을 수도 있습니다. (다행히, Minitab에는 바로 이것을 위해 특별히 설계된 측정 시스템 분석 모듈이 있습니다!)
하지만 측정 시스템이 정확하다는 자신이 있다면, 공급업체에게 정확도를 개선하도록 연료 게이지를 재설계하라고 요청할 수 있습니다. 아니면, 원활한 공급망의 가동을 위해 더 나은 품질의 부품을 제공할 수 있는 새로운 업체를 찾아봐야 할 수도 있습니다.
표본 크기를 반드시 고려하세요
제조 과정으로부터의 표본은 무작위로 채취해야 합니다. 500개의 연료 게이지가 모두 같은 루트이거나 동일한 제조일자에 제조된 것이라면, 로트의 다양성이나 시간에 걸친 다양한 표본에서 분석을 할 수 없을 것입니다. 특별히 품질이 우수하거나 나쁜 부품 세트의 표본으로만 구성된다면 결과가 편향될 가능성이 있습니다.
MINITAB과 함께 더 스마트한 의사결정
Minitab의 단일 비율 검정을 사용하면, 공급망 관리자는 소싱된 제품의 품질에 관해 데이터에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이런 유형의 분석은 제조 과정을 개선하기 위해 공급업체와 긴밀히 협업하는 등 적절한 행동을 취함으로써 업체들이 더 원활한 공급망과 더 높은 고객 만족을 보장할 수 있게 됩니다.
공급업체를 평가하고 품질 개선을 할 준비가 되셨습니까?
