저는 Six Sigma 전문가가 아니기 때문에 이 블로그를 작성하는 것을 주저했습니다. 저는 린 실무자도 아닙니다. Minitab에서는 '최고의 아이디어를 따르는 것'을 신념으로 삼고 있으며, 이 통계를 믿는 CFO가 뭔가를 발견한 것일 수도 있습니다. 따라서 모욕을 느끼거나 완전히 틀렸다고 생각하신다면 미리 사과를 드리지만, DMAIC에 중요한 문자가 하나 누락된 것 같습니다. 그것은 바로 S, 시뮬레이션(Simulation)입니다. 지속적인 개선이 현상 유지에 대한 도전이라면 1980년대부터 같은 5개의 약자를 따랐다는 것이 좀 이상하지 않나요?
오해하지 마세요, DMAIC는 훌륭합니다. 저는 단지 불완전하다고 생각합니다.
이 글을 읽고 계신다면 아마도 DMAIC 개념에 익숙할 것입니다. 어쨌든 제 요점을 설명하기 위해 간단히 살펴보겠습니다. DMAIC는 정의(Define), 측정(Measure), 분석(Analyze), 개선(Improve) 및 관리(Control)를 의미합니다.
DMAIC 프로젝트를 실행하고 계신가요? Minitab이 도움을 드릴 수 있습니다.
시뮬레이션은 DMAIC 프로세스 전반에 걸쳐 중요한 역할을 한다고 주장하겠습니다. 측정 단계에서 현상 유지를 매핑하는 경우 현재 프로세스를 시뮬레이션할 수도 있습니다. 이 블로그에서는 분석부터 개선까지의 다리 역할로서 시뮬레이션에 중점을 두겠습니다.
팀은 분석 단계에서 입력과 출력 사이의 인과관계에 대한 가설(종종 X와 Y라고 함)을 수립합니다. 통계 분석과 데이터를 사용하여 지금까지의 가설과 가정을 검증합니다.
개선 단계에서 팀은 새로운 공정을 설계하기 위해 노력합니다. 이 공정은 일반적으로 일부 솔루션 매핑을 수반하며 실험계획법(DOE)을 사용하는 경우가 많습니다. 팀은 실험계획법을 통해 다양한 조합을 체계적으로 테스트하고 최적화 기법을 사용하여 이상적인 솔루션을 찾을 수 있습니다.
시뮬레이션을 추가해야 하는 이유
기존 DMAIC는 분석을 마친 후 개선 테스트로 바로 넘어간다고 가정합니다. 하지만 이는 종종 실제 운영에서 변화를 시도하는 것을 의미하며, 이는 비용이 많이 들고 방해가 되며 위험할 수 있습니다.
시뮬레이션 단계를 추가하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 불확실성을 모델링하고 변화를 이행하기 전에 리스크를 정량화합니다.
- 다양한 솔루션을 가상으로 실험하여 최적의 설계를 찾습니다.
- 라이브 시스템에서 시행착오를 방지하여 비용과 시간을 절약합니다.
- 데이터 기반의 잠재적 결과 예측을 표시하여 이해관계자와의 신뢰를 구축합니다.
실전에서의 시뮬레이션: 몬테 카를로 시뮬레이션 (제조업 이외)
재무팀이 송장 처리 시간을 단축하고자 한다고 가정해 봅시다. 기준 데이터에 따르면 송장은 2~10일 정도 소요되며 고객 요구 사항은 정시 배송(7일 이내)의 95%입니다. Minitab Workspace의 몬테 카를로 시뮬레이션을 사용하면 현재 변동성을 반영한 10,000회의 시뮬레이션된 송장 주기를 실행할 수 있습니다. 그 결과 현재 정시 배송은 72%에 불과합니다.
변동을 줄이는 개선 사항(승인 자동화, 표준화된 템플릿 등)을 시행하기 전에 시뮬레이션에서 이러한 시나리오를 실행해 봅니다. 팀은 맹목적으로 테스트하는 대신 데이터 기반의 개선 사례를 만들 수 있습니다.
몬테 카를로 시뮬레이션을 이용해 보고 싶으신가요?
실전에서의 시뮬레이션: 이산 이벤트 (제조업 이외)
한 병원이 응급실을 재설계하고 있습니다. 환자 흐름은 도착 패턴, 분류, 병실 가용성 및 직원 근무 일정에 따라 달라집니다. 실제 응급실에서 실험 운영을 하는 것은 비실용적이고 안전하지 않습니다.
Simul8을 사용하면 병원들은 환자의 도착과 시스템 흐름을 매핑할 수 있습니다. 이들은 분류 간호사 추가, 교대 중복 시간 변경 또는 환자 경로 재설계와 같은 시나리오를 테스트합니다.
시뮬레이션은 어떤 변화가 대기 시간을 단축하고 리소스에 과도하게 소비하지 않고 처리량을 증가시키는지 보여줍니다. 이 가상 실험을 통해 리더는 정보에 입각한 안전하고 비용 효율적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.
Simul8를 이용해 보고 싶으신가요?
실전에서의 시뮬레이션: 몬테 카를로 시뮬레이션 (제조업 분야)
수율을 개선하고자 하는 사출 성형 작업이 있다고 가정해 봅시다. 불량률은 사이클(주기) 시간, 냉각 시간, 재료 배치 변동성 등 여러 요인에 따라 교대조마다 매우 다릅니다.
Minitab을 사용하여 몬테 카를로 시뮬레이션을 실행하면 작업 모델이 주기 시간 분포 및 냉각 시간 분포에 대해 결과를 산출합니다. 시뮬레이션 결과 주기 시간을 10% 단축하면 결함 위험이 30% 증가합니다.
공장은 시뮬레이션을 통해 주기 시간을 단축하는 대신 주기 시간을 안정적으로 유지하고 냉각 설계를 최적화할 수 있습니다.
실전에서의 시뮬레이션: 이산 이벤트 (제조업 분야)
한 회사가 신제품을 수용하기 위해 포장 라인을 재배열하려고 한다고 가정합시다. 새 레이아웃에 투자하는 대신, Simul8 이산 이벤트 시뮬레이션을 사용하여 작업자의 이동 거리, 기계 주기 시간 및 컨베이어 용량을 고려하여 대체 레이아웃을 평가할 수 있습니다.
시뮬레이션은 도입을 시작하기 전에 최적의 레이아웃을 보여줄 수 있습니다.
DMAIC 프로세스에 시뮬레이션을 추가할 준비가 되셨나요?
오늘날 공정 개선은 우수한 분석 그 이상의 것을 필요로 하며 미리 예측하는 통찰력이 필요합니다. 조직은 시뮬레이션을 DMAIC에 통합함으로써 더 빠르게 움직이고, 위험을 줄이며, 더 신뢰할 수 있는 결과를 달성할 수 있습니다.
용어를 업데이트할 때가 아닐까요? DMAIC는 많은 도움이 되었지만, 미래는 DMASIC에 달려 있습니다.