원인불명고장의 군집화 및 비용추정에 관한 연구

Abstract

No Defect Found(NDF) refers to a phenomenon in which a defect is discovered during the manufacturing, operation or use of a product, but the defect phenomenon is not reproduced or the cause of the defect cannot be identified in the subsequent investigation system. NDF-related researches have been conducted in a variety of terms, such as NFF (No fault foundation), NTF (No Trouble Foundation), and NDF (No Default Foundation), mainly in the UK and the United States. It can be confirmed that domestic research is being conducted intermittently with the terms 'reproducible defect' or 'failure of unknown cause'. Khan(2012) pointed out the difficulty of research activities as an issue because the terminology was not standardized, and it is true that it has not been established as a standard terminology in Korea. In this study, it is declared that the terms 'fault of unknown cause' and 'NDF' are used interchangeably. Recently, digital convergence is spreading to products such as aircraft, home appliances, and mobile devices with the recent development of the 4th industrial revolution technology. Accordingly, various technologies including HW and SW technologies are applied convergence and the number of parts is increasing. The application of convergence technology and an increase in the number of parts are major factors that increase the NDF event. NDF events have a significant negative impact on cost, reliability, and stability for all manufacturers, service providers, operators and users. On the other hand, due to the characteristics of NDF phenomena such as difficulty in identifying the cause and intermittently not reproduced, ambiguity in determining, etc., it is a common reality that companies underestimate the cost of NDF or fail to take appropriate countermeasures. And, previous studies related to NDF have mainly focused on the estimation of NDF cost and analysis of the causes and impacts of NDF from a qualitative point of view, and there have been few research cases on specific methodologies to reduce NDF event. The purpose of this study is to accurately estimate the cost of NDF occurring in all areas of the business from the development of mobile devices to sales and services, and to present a methodology to improve NDF phenomenon, ultimately contributing to the improvement of management performance. The main research contents of this study were presented in two - 158 - stages. First, a methodology for accurately estimating NDF life cycle costs in all areas of the mobile device business was presented. In addition, a methodology for improving the NDF phenomenon was presented using quantitative big data accumulated throughout corporate activities and data mining techniques. Subsequently, the methodology presented in this paper was applied using the actual data of the case company to secure the effectiveness of the methodology and enhance the completeness of the methodology. In the NDF cost estimation study, the PAF(prevention-applicationfailure) model, a quality cost analysis model, was used as a framework for NDF cost analysis, focusing on the fact that "NDF is a type of quality problem that is difficult to solve due to a failure of unknown cause, in which a defect is discovered but the defect is not reproduced or the cause of the defect is not identified in the subsequent investigation system' A methodology for accurately estimating NDF costs from a company's practical point of view was presented by using the ABC(Activity-Based Costing) method and data from the accounting system for each value chain stage. In addition, by visualizing the change in NDF cost by major variable factors, it was meaningful in providing important judgment information to the decision-making process based on quality management and ultimately reducing NDF cost. The NDF improvement study presented a methodology for applying big data accumulated in a company's IT system and data mining techniques. After performing cluster analysis using design-related variables such as part selection and design spec, and market defect-related variables, NDF phenomenon among the defective items in the market was created as a dummy variable, and cross-analysis was performed with the NDF ratio between clusters. By exploring the characteristics of groups with high and low proportion of NDF, we found implications and suggested the direction of improvement in terms of design and service response. As a result of applying the NDF cost estimation methodology to the case company, the following results were confirmed. As a result of calculating the total cost of annual NDF of case study companies, it was confirmed that it occupies a large portion at the level of 0.44% of sales. In terms of NDF cost composition, the failure cost in the market accounts for more than 90% of the total NDF cost, and the NDF cost occupies a large proportion of the quality cost. And as a result of applying the methodology using the data mining technique, the following conclusions were obtained. Summarizing the characteristics of the group with a high NDF proportion, in relation to the design factor, the proportion of NDF was high in the model to which low-spec parts with low RAM memory and low battery capacity were applied, and NDF in the model applied with parts of specific manufacturers such as fingerprint sensor and AP chip. In terms of production and process, products produced at specific factories showed a high rate of NDF occurrence. Regarding the market and use environment, the incidence of NDF was high 4 to 6 months after launch. And it suggests that it is related to the NDF ratio and the "P_T" defect code. As other characteristics, it was confirmed that the proportion of NDF was high in the Android 5.0 version applied model. The significance of this study can be summarized as follows: First, based on the PAF model, which is a quality cost estimation model, a methodology for accurately estimating NDF cost from a company's practical point of view using ABC analysis and data from the IT system was presented. It is judged that this can be an effective methodology that can be referenced when estimating the cost of other parts. Second, a direction for improving market defects was suggested by applying a data mining technique using service-related big data on actual company design data and product defects occurring in the market. After cluster analysis, the methodology for exploring improvement measures through cross-analysis between clusters suggests the possibility of expanding the use of cluster analysis techniques. Third, the method of simulating and visualizing NDF cost as parameters for each variable element of NDF cost was proposed, enabling systematic management of NDF costs and providing important management information in the decision-making process based on quality management. Ultimately, it is expected to lead to NDF cost reduction.|원인불명고장(NDF: No Defect Found)이란 제품이나 설비의 제조·운영 및 사용과정에서 결함이 발견되었으나 이후 조사시스템에서 결함의 현상이 재현되지 않거나 결함의 원인을 밝히지 못하는 현상을 의미한다. 원인불명고장 관련 연구는 영국과 미국 중심으로 NFF(No fault found), NTF(No Trouble Found), NDF(No Defect Found) 등의 다양한 용어로 연구가 수행되어 왔다. 국내 연구는 '재현불가결함', ‘원인불명고장'이라는 용어로 제한적으로 수행되고 있음을 확인할 수 있다. Khan(2012)은 용어의 표준화가 이루어지지 않아 연구 활동의 어려움을 이슈로 지적하였으며, 국내에서도 표준 용어로 정립되지 않은 것이 사실이다. 본 연구에서는 '원인불명고장'과 'NDF'란 용어를 혼용하여 사용함을 밝혀둔다. 최근 4차 산업혁명 기술 발전에 따라 항공기, 가전제품, 모바일 디바이스 등의 제품에 디지털 컨버전스가 확산되고 있다. 이에 따라 HW 및 SW기술을 포함한 다양한 기술이 융·복합적으로 적용되며 부품수도 늘고 있다. 융·복합 기술 적용 및 부품수 증가는 NDF 현상을 증가시키는 주요 요인이다. 원인불명고장(NDF)은 제조업체, 서비스 제공업체, 운영자 및 사용자 모두에게 비용, 신뢰성, 안정성에 부정적인 영향을 크게 미친다. 반면, 명확한 원인규명이 어렵고 간헐적으로 재현이 안 되는 현상, 판정의 모호함 등과 같은 NDF현상의 특성으로 인하여 기업은 NDF로 인한 비용을 과소평가하거나 적절한 대응방안을 취하지 못하는 경우가 일반적인 현실이다. 또한 지금까지의 NDF관련 선행연구는 정성적 관점에서의 NDF비용 추정 및 NDF의 원인과 Impact 분석에 대한 연구가 주를 이루었으며, NDF를 감소시키기 위한 구체적인 방법론에 관한 연구 사례는 거의 없었다. 본 연구는 모바일 디바이스의 개발에서 판매·서비스까지의 비즈니스 전 영역에서 발생하는 원인불명고장(NDF)에 의한 비용을 정확하게 추정하고 NDF현상을 개선하는 방법론을 제시하여 경영실적 개선에 기여하는 것이 궁극적인 목적이라 하겠다. 본 연구의 내용을 2 단계로 구성하여 제시하였다. 먼저 모바일디바이스 비즈니스 전 영역의 생애 NDF비용을 정확하게 추정하는 방법론을 제시하였다. 그리고 기업 활동의 전반에서 축적되는 정량적인 빅데이터와 데이터마이닝 기법을 활용하여 NDF현상을 개선하는 방법론을 제시하였다. 이어서 본 논문에서 제시한 방법론을 사례기업의 실무 데이터를 사용하여 적용함으로써 방법론의 유효성을 확보하고 방법론의 완성도 제고를 꾀하였다. NDF비용 추정 연구는 ‘NDF가 결함이 발견되었으나 이후 조사 시스템에서 결함이 재현되지 않거나 결함의 원인을 밝히지 못하는 원인불명의 고장으로 해결하기 어려운 품질 문제의 한 부류라는 것’에 착안하여 품질비용분석 모델인 PAF(Prevention-Appraisal-Failure) 모델과 밸류체인(Value chain)단계 별 활동기준 비용분석법(ABC: Activity Based Costing)과 회계시스템의 데이터를 활용하여, 기업 실무 관점에서 NDF 비용을 추정할 수 있는 방법론을 제시하였다. 그리고 NDF 비용의 주요 변동요소 별로 시각화함으로써 품질경영에 입각한 의사결정 과정에 중요한 판단정보를 제공하고 궁극적으로는 NDF비용을 절감시키는데 의미를 두었다. NDF개선 연구에서는 기업의 IT 시스템에 축적되는 빅데이터와 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하였다. 부품 선정 및 설계 Spec 등 설계 관련 변수와 시장불량 관련 변수를 사용하여 군집분석을 실행한 후, 시장불량 결함 항목 중 NDF현상을 더미변수로 생성하여 군집 간 NDF비율로 교차 분석을 수행하였다. NDF의 비중이 높은 집단과 낮은 집단의 특성을 탐색하여 시사점을 찾고 설계 및 서비스 대응 관점으로 개선의 방향성을 제시하였다. NDF 비용 추정 방법론을 사례 기업에 적용한 결과 다음과 같은 결과를 확인할 수 있었다. 사례연구 기업의 연간 NDF로 인한 총비용을 산출한 결과, 매출액의 0.44% 수준으로 큰 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. NDF 비용 구성 측면에서 살펴보면 시장에서 발생하는 실패비용이 전체 NDF 비용의 90% 이상을 점유하고 있으며, NDF 비용이 품질비용의 큰 비중을 차지하고 있다. 그리고 데이터마이닝을 활용한 방법론 적용 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. NDF비중이 높은 그룹의 특성을 요약하면, 설계인자와 관련하여 Ram Memory가 적고 Battery 용량이 낮은 저 사양 부품을 적용한 모델에서 NDF비중이 높게 나타나고 지문센서, AP Chip 등에서 특정 Maker의 부품 적용 모델에서 NDF비중이 높음을 확인하였다. 생산·공정 관련 측면에서 특정 공장에서 생산한 제품이 NDF 발생 비율이 높게 나타났다. 시장 및 사용환경 관련해서는 출시·판매 후 4~6개월 후 NDF 발생비율이 높았고 전원불량과 관련이 있는 ‘P_T’ Defect Code와 연관성이 있음을 시사한다. 그 외의 기타 특성으로 Android 5.0버전 적용모델에서 NDF비중이 높음을 확인하였다. 본 연구의 의의를 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 품질비용 산출 모델인 PAF 모델을 기반으로 ABC분석과 IT 시스템의 데이터를 활용하여 기업의 실무관점에서 NDF 비용을 정확하게 추정할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이는 다른 부분의 비용을 추정할 때에도 참고할 수 있는 유효한 방법론이 될 수 있을 것으로 판단된다. 둘째 실제 기업의 설계 및 시장에서 발생하는 제품결함에 대한 Service 관련 빅데이터를 활용한 데이터마이닝 기법을 적용하여 시장불량 개선 방향을 제시하였다. 군집분석 후 군집 간 교차분석을 실시하여 개선 방안을 착안한 방법론은 군집분석 기법의 활용 용도의 확장 가능성을 시사한다. 셋째, NDF 비용의 변동요소별로 파라미터가 변함에 따라 NDF 비용을 Simulation 하여 시각화하는 방안을 제시하여 NDF 비용의 체계적인 관리가 가능하게 하였으며, 품질경영에 입각한 의사결정 과정에서 중요한 판단 정보를 제공한다. 궁극적으로는 NDF 비용절감 효과로 이어질 것으로 기대한다.