오즈의 마법사에 나오는 도로시가 “사자, 호랑이, 곰이라니! 어떡해!”라는 대사를 읊을 때, 그녀는 에메랄드 도시로 가는 여정에서 동반자와 함께 겪을 수 있는 수많은 위험에 압도당하고 두려웠습니다. 한 번 고객이 AIAG 와 VDA의 차이점을 설명해 달라고 요청했을 때 비슷한 걱정을 느꼈습니다. 어쨌든 말 그대로 반복성과 재현성을 의미하는 Gage R&R을 두 가지 방법으로 수행할 수 있다고 엔지니어에게 어떻게 설명할까요? 자, 한 번 소개해 보겠습니다.
AIAG 와 VDA란?
AIAG(Automotive Industry Action Group) 와 VDA(Verband der Automobilindustrie 또는 독일 자동차 산업 협회)는 모두 자동차 산업 협회입니다. AIAG는 Ford, GM 및 Chrysler가 1982년에 설립한 미국 비영리 단체로서 북미 자동차 공급망 전반에서 공통적인 방법과 표준을 개발합니다. 현재 이 단체는 '핵심 도구'(APQP, PPAP, MSA, SPC)와 그 외 매뉴얼을 발행합니다. VDA는 독일의 국립 자동차 협회로, 1901년에 설립되었으며 OEM과 공급업체(예: VW, BMW, Mercedes-Benz)를 대표합니다. VDA의 품질 관리 센터(QMC)는 잘 알려진 “VDA 볼륨”(예: VDA 6.x, VDA 5 측정)을 게시합니다.
수십 년 동안 AIAG 와 VDA는 각각 핵심 품질 방법에 대한 자체 지침을 유지했습니다. 미국과 독일 OEM 모두에 서비스를 제공하는 공급업체는 방법과 양식이 다르기 때문에 동일한 문서의 두 버전을 만들어야 했습니다. 2019년 6월, AIAG와 VDA는 AIAG & VDA FMEA 핸드북(제1판)을 발표하여 FMEA에 대한 단일의 조화로운 글로벌 접근 방식을 만들었습니다. Minitab Workspace 를 통해 Minitab 솔루션 센터에서 제공되는 FMEA는 이러한 최신 표준을 충족합니다.
프레임워크의 차이점은 무엇이며 그 이유는 무엇일까요?
일반적으로 AIAG 와 VDA 모두 품질 프레임워크를 만들지만, 여러 가지 방법의 범위, 결과 및 고객이 기대하는 바가 다릅니다. 대부분 고객 요구 사항은 역사와 지역에 따라 적절한 프레임워크를 선택하도록 합니다. VDA는 또한 ISO/IEC 17025(보정 실험실 역량) 및 GUM(측정 불확실성 표현 가이드)에 따라 추적 가능성과 측정 불확실성을 통합하여 실험실과 공인 시설에 더 엄격하게 적용됩니다. 오늘날의 글로벌 경제에서는 두 프레임워크를 모두 사용할 준비를 하는 것이 가장 좋습니다. Minitab이 2형 Gage 연구에 VDA 5 지원을 추가한 이유도 바로 여기에 있습니다.
주요 예시 심층 분석: 2형 Gage &R 연구
유형 2 Gage R&R(반복성 및 재현성)은 가장 일반적인 측정 시스템 분석 형태 중 하나입니다. 이는 다음과 같은 질문에 효과적으로 답합니다. “여러 작업자가 같은 부품을 여러 번 측정하는 경우 측정 시스템 자체로 인한 총 변동은 얼마입니까?”
AIAG 및 VDA 프레임워크 모두에서 공정을 나타내는 부품 표본을 선택하고, 여러 작업자가 각 부품을 여러 번 측정한 다음 총 변동을 부품 간(진정한 공정 변동), 반복성(장비 변동) 및 재현성(작업자 변동)으로 통계적으로 세분화합니다.
AIAG 방법에서는 게이지가 공정 관리에 적합한지 여부를 묻는 질문에 답하려고 합니다. 달리 말해, 측정 시스템이 일관되고 반복 가능한지 여부에 대한 질문에 답변하는 것입니다. VDA 2형 연구를 사용하면 게이지 자체뿐만 아니라 전체 측정 공정 능력을 측정할 수 있습니다. VDA는 전체 측정 공정에 대해 정량화된 불확실성과 결정 위험을 해결합니다. 요컨대 두 가지 모두 적합성을 확인하지만 위험과 불확실성을 정량화하는 것은 VDA뿐입니다.
AIAG 와 VDA에는 집이 최고다
기본적으로 AIAG 와 VDA는 모두 선도적이고 입증된 품질 프레임워크를 제공합니다. AIAG 측정 시스템 분석이 제조 일관성에 중점을 두는 경우 VDA는 추적성, 인증 및 위험 정량화를 추가합니다. 지역이 적절한 프레임워크 를 결정하는 데 가장 큰 역할을 할 수 있지만, “고객이 항상 옳다는 점”을 기억하세요. 따라서 고객의 기대를 충족하려면 품질 요구 사항을 이해해야 합니다.