해석적 구조화 모형을 이용한 HOQ 일관성 평가에 대한 연구

Abstract

본 연구는 설계품질을 확보하기 위해 가장 기본적으로 사용되는 품질기능전개(quality function deployment: QFD)방법론에서 사용되는 '품질의 집'(house of quality: HOQ)의 지붕 매트릭스(roof matrix)와 연관 매트릭스(relationship matrix)의 일관성 평가 방법에 대한 연구이다. 품질기능전개는 HOQ을 통해 고객의 요구사항이 제품 및 부품, 제조 프로세스에까지 전달될 수 있도록 고안되었다. 하지만 기술자들에 의해서 HOQ이 작성되기 때문에 지붕 매트릭스에서의 상관관계나 연관 매트릭스에서의 연관관계가 상당히 주관적으로 평가될 수 있다. 따라서 품질기능전개에서 고객의 소리를 부품이나 프로세스 단계의 전개를 진행하기 전에 초기 단계에서 전체적인 HOQ의 일관성 평가가 요구된다. 본 연구에서는 이를 위해 기존의 HOQ의 일관성 평가에 대한 연구를 고찰하였으며, 극한확률의 개념을 적용하여 얻은 지붕 매트릭스의 기술특성(engineering characteristic: EC)들의 우선순위와 독립배분법에 의해 얻어진 연관 매트릭스의 기술특성들의 우선순위를 비교하여 일관성을 평가하는 새로운 모델을 제시하였으며 연구의 의미는 아래와 같다. 첫째, 기존 HOQ 일관성 평가의 가정이 적용되지 않는 경우를 정의하였고, 이런 경우에 HOQ 일관성을 평가할 수 있는 일관성 평가 절차를 제시하였다. 본 절차는 지붕 매트릭스에 표시된 기술특성들의 상관관계를 쌍대비교를 통해 매트릭스 형태로 변환하고 극한확률의 개념을 적용하여 수렴토록 하였으며, 이 수렴된 값을 기술특성들의 중요도로 사용하였다. 또 기존 품질기능전개에서 주로 사용되어온 독립배분법을 이용해 연관 매트릭스에서의 기술특성의 중요도를 결정한 후, Spearman 순위상관분석을 통하여 서로 독립적으로 얻어진 지붕 매트릭스의 중요도 순위와 연관 매트릭스의 중요도 순위가 일치하는지를 평가하는 모델을 제시하였다. 둘째, HOQ의 일관성 평가에 대해 불일치가 발생하였을 경우, 이에 대한 원인을 밝혀낼 수 있는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 해석적 구조화 모형(interpretive structural modeling: ISM)을 도입하여 지붕 매트릭스와 연관 매트릭스의 일관성이 존재하지 않을 경우 이에 대한 수정이 가능하도록 하였다. 또한 해석적 구조화 모형을 사용함으로써 제품을 설계하는 기술자들에게 기술특성의 인과관계를 보다 명확히 보여줄 수 있게 하였다. 또한 이러한 분석과정의 결과에서 지붕 매트릭스 작성 시에 고려가 되지 못한 기술특성들간의 상관에 대해서도 고려할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 기존 HOQ에서는 지붕 매트릭스는 설계 시 하나의 참고사항 수준이었지만 본 연구를 통해 지붕 매트릭스의 사용 범위를 확대할 수 있는 기회를 제공하였다. 셋째, HOQ의 일관성을 평가하는 모델들에 대한 검출력(power)을 정의하였다. HOQ의 일관성 평가 과정에서 발생한 불일치쌍과 1종 오류와 2종 오류를 이용하여 일관성 검증의 불량지수를 정의하였으며 이를 통해 일관성 평가 모델에 대한 객관적인 평가가 이루어질 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제시된 HOQ 일관성 평가 모델은 기존 HOQ 일관성 평가 모델에 비해 지붕 매트릭스에서 기술특성들에 대한 잡음(noise)이 발생하였을 때 이러한 잡음을 제거할 수 있는 능력이 우수한 것으로 실제 사례분석을 통해 입증되었다. 본 연구는 무선인터넷 서비스의 사례를 중심으로 실증연구가 이루어졌다. 본 연구에서 제안하는 일관성 평가방법과 기존 연구에서 제시된 일관성 평가방법을 동일한 실증연구 사례에 적용해 본 결과, 본 연구에서 제안하는 일관성 평가방법이 HOQ 지붕 매트릭스에서의 잡음을 더 잘 검출할 수 있었다. 또 기술자들이 생각하지 못했던 기술특성들의 상관관계에 대한 참조자료를 충분히 제공할 수 있었다. 따라서 이러한 HOQ의 일관성 평가 과정이 기업에 적용될 경우 기술자들이 일관성 있게 HOQ을 작성하였는지에 대해 정량화된 수단으로 빠른 의사결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있기 때문에 제품의 설계에 널리 활용될 수 있을 것이며 이를 바탕으로 전체적인 품질개선에 기여할 수 있을 것이다.