프리컨트롤 차트: 조정할 때를 압니다. 조정하지 말아야 할 때도 압니다.

프리컨트롤 차트는 신호등 차트라고도 하며, 영역을 공차에서 나눈 공정 관리 차트입니다. 가운데 절반은 녹색, 바깥쪽 4분의 1 구간은 황색, 규격 밖은 적색입니다. 작업자는 연속 2개 부품을 영역에 대조해 계속 가동할지, 조정할지, 정지할지 결정합니다.

공차를 4등분합니다. 녹색 영역은 가운데 두 구간, 즉 목표값을 중심으로 한 공차의 50%입니다. 황색 영역은 바깥쪽 구간 하나씩이고, 적색 영역은 규격 한계 밖입니다. 공정 데이터는 필요 없습니다. 한계는 도면에서 나옵니다.

셋업: 녹색 영역에 연속 5개 부품이 들어가면 셋업이 승인됩니다. 같은 쪽 황색 2개는 조정, 반대쪽 황색 2개나 적색 1개라도 나오면 정지 후 수리입니다. 가동: 간격마다 부품 2개를 측정합니다. 첫 부품이 녹색이거나 황색 다음에 녹색이 나오면 계속, 같은 쪽 황색 2개는 조정, 반대쪽 황색이나 적색 1개라도 나오면 정지입니다. 조정한 뒤에는 녹색 5개로 다시 승인합니다.

컨설팅 회사 Rath & Strong의 통계학자 프랭크 새터스웨이트(Frank Satterthwaite)가 1954년에 개발했습니다. 그의 동료 도리안 샤이닌(Dorian Shainin)이 이를 생산 현장에 가져가 수십 년 동안 보급했고, 1989년에는 도리안 샤이닌과 피터 샤이닌이 Quality Engineering에서 즉각적인 품질 개선에는 Pre-Control이 X̄-R 관리도보다 낫다고 주장했습니다.

슈하트 관리도는 공정을 공정 자신과 비교합니다. 한계를 공정 데이터로 계산하고, 통계적 관리 상태의 상실을 탐지합니다. Pre-Control은 부품을 공차와 비교합니다. 한계가 규격에서 나오고, 작업자에게 언제 조정할지 알려 줍니다. 관리도는 공정 연구와 장기 생산에 적합하고, Pre-Control은 공정능력이 충분한 공정, 단기 생산, 통계 교육을 받지 않은 작업자에게 적합합니다.

공정능력이 부족할 때입니다. 실제로 Cp가 약 1.3 미만이면 황색 영역이 정상적인 변동으로 채워지고, 규칙에 따른 조정이 변동만 키웁니다. 이를 과잉 조정(탬퍼링)이라고 합니다. 또한 공정을 바로잡기보다 공정에 대해 알아내야 할 때, 출력이 측정값이 아닐 때, 그리고 공정능력이 아직 확인되지 않았을 때도 쓰지 않습니다. Pre-Control은 Cp나 Cpk를 추정해 주지 않기 때문입니다.

일정한 간격으로 연속 2개 부품을 측정합니다. 흔히 쓰는 경험 법칙은 공정 조정과 조정 사이에 약 6쌍을 점검하도록 간격을 정하고, 차트가 녹색을 유지하는 동안 간격을 늘려 가는 것입니다. 차트가 계속 조정을 요구한다면 문제는 간격이 아니라 변동입니다.

예, 영역 배치를 달리하면 됩니다. 양쪽 공차의 4등분은 목표값이 공차 한가운데에 있다고 가정하는데, 평면도나 흔들림 같은 한쪽 특성에는 그런 목표값이 없습니다. 한쪽 공차의 영역을 나누는 일은 샤이닌 전문가가 함께 설정해 주는 항목 중 하나입니다: 전문가와 상담하기.

영역은 목표값을 중심으로 한 대략 정규분포의 공정을 가정합니다. 그런 공정에서 Cp = 1.0이면 측정값의 약 87%가 녹색이고 약 2%의 쌍이 거짓 신호를 내며, Cp = 1.33에서는 거짓 신호가 천 쌍 중 약 두 쌍으로 줄어듭니다. 학술적 검토인 Ledolter와 Swersey(1997), Steiner(1997)는 공정능력이 충분한 공정과 소량 로트에서는 효과가 있지만 그 밖의 경우에는 관리도를 대체할 수 없다고 결론지었습니다.

첫 단계가 아니라 마지막 단계입니다. Red X® 문제 해결은 변동의 지배적 원인을 찾아 증명하고 그 공차를 정합니다. 그런 다음 Pre-Control 같은 단순한 관리 방법이 생산 현장에서 관리 대상 입력과 Green Y® 출력을 녹색 영역에 유지합니다. 공정에 여전히 잦은 조정이 필요하다면, 지배적 원인이 아직 완전히 통제되지 않은 것입니다.