린 식스시그마
Lean Six Sigma
린 식스시그마란?
- 식스시그마=변동 줄여 품질, 린=낭비 없애 속도
- DMAIC 5단계로 데이터 기반 개선
- 개선보다 어려운 것은 Control(유지)
린 식스시그마가 실제로 바꾸는 것은 개선을 말하는 방식입니다. '요즘 불량이 좀 많다'는 대화가 '치수 공차 이탈률 3.2%, 월 손실 620만원'으로 바뀌고, 원인 지목도 '작업자 숙련도 아니냐'에서 '2호기와 3호기의 평균 차이가 유의하다'로 바뀝니다. 결과(Y)를 흔드는 입력 변수(X)를 찾아 관리 항목으로 고정하기 때문에, 담당자가 바뀌어도 개선 상태가 남습니다. 회의에서 목소리 큰 사람의 추측이 이기던 구조를 깨는 것이 이 방법론의 진짜 효용입니다.
도구 선택의 기준은 '원인을 아느냐'입니다. 흐름이 막히고 재고·대기가 길어 원인이 눈에 보이면 린 도구(흐름 재배치, 준비교체 단축)로 몇 주 만에 끝나고, 원인이 보이지 않고 산포가 문제일 때 DMAIC를 꺼냅니다. 새 제품·새 공정을 설계하는 단계라면 DMAIC 대신 DMADV(설계 식스시그마)를 씁니다. 참고로 3.4 DPMO는 6시그마 수준이고, 많은 국내 제조 공정의 실제 수준은 3~4시그마대(4시그마가 약 6,210 DPMO)입니다. 목표를 처음부터 6시그마로 걸면 과제가 공회전합니다.
운영 측면에서는 그린벨트 과제가 보통 4~6개월, 블랙벨트 과제는 6개월 이상을 잡습니다. 과제 선정 단계에서 재경팀이 효과 산정 기준에 합의하고, 종료 후 3~6개월 시점에 실제 손익에 반영됐는지 재확인하는 조직만 숫자가 살아남습니다. 효과금액을 과제 리더가 스스로 계산해 보고하는 구조면 금액은 부풀고 신뢰는 무너집니다.
가장 흔한 어긋남은 벨트 취득자 수나 과제 건수를 KPI로 거는 것입니다. 그러면 이미 답을 아는 문제를 과제로 포장해 DMAIC 양식에 끼워 맞추는 일이 벌어지고, 현장은 '보고서 쓰는 일이 하나 늘었다'고 받아들입니다. 두 번째는 Measure 건너뛰기입니다. 측정 시스템 분석(Gage R&R) 없이 모은 데이터로 분석하면 설비 탓으로 결론 난 문제가 사실은 게이지와 측정 방법 탓인 경우가 적지 않습니다. 세 번째는 Control 방치로, 관리도만 붙여두고 이탈 시 조치 규칙을 정하지 않으면 반년 뒤 원래 불량률로 되돌아갑니다.
1986년 모토로라의 엔지니어 빌 스미스(Bill Smith)가 창안하고, 1995년 잭 웰치가 GE 전사에 도입해 대표적 경영혁신 기법으로 확산됐습니다. 이후 도요타 생산방식에서 온 린과 결합해 린 식스시그마로 발전했습니다.
가상의 사례로 살펴보겠습니다. 자동차 부품 2차 협력사 A사(임직원 240명, 연매출 780억원)의 사출 성형 라인 이야기입니다. 특정 커넥터 품목의 치수 공차 이탈률이 3.2%까지 올라 고객사 클레임이 분기 2건씩 들어오던 상황이었고, 원인을 두고 생산팀은 금형, 품질팀은 자재 로트를 지목하며 반년째 평행선이었습니다. 품질팀 김 과장이 그린벨트 과제로 4개월간 진행했습니다.
- 김 과장은 착수 회의에서 '불량 줄이자'는 문구를 지우고 '이탈률 3.2%→1.0%, 연 절감 9,400만원'으로 목표를 못 박았고, 재경팀 이 차장에게 효과 산정 기준을 먼저 승인받았습니다.
- 측정부터 의심해 Gage R&R을 돌렸더니 측정자 간 편차가 전체 변동의 28%로 나왔고, 게이지를 교체하고 측정 위치를 표준화한 뒤에야 2주간 공정 데이터를 다시 모았습니다.
- 설비별·작업조별·자재 로트별로 나눠 검정하자 자재 로트 차이는 유의하지 않았고 3호기의 금형 온도 편차가 주범으로 좁혀졌습니다. 생산팀 박 반장은 '히터 밴드 노후는 진작 알았는데 데이터가 없었다'고 했습니다.
- 금형 온도·보압·냉각시간 세 인자를 실험 설계로 돌려 조건을 확정하고, 표준 작업서와 설비 점검 체크리스트에 그 조건을 그대로 박아 넣었습니다. 히터 밴드는 6개월 주기 교체로 바꿨습니다.
- 관리도와 주 1회 점검 주기를 걸어 석 달을 지켜본 결과 이탈률은 0.9%로 내려갔고 고객 클레임은 0건, 재경팀이 실적으로 인정한 절감액은 6,800만원이었습니다.