기존 DMAIC의 장기 프로젝트 방식 → 데이터 기반 신속 개선 체계 전환
“몇 달 개선” → 며칠·몇 주 내 개선

1단계 : 데이터 인프라 구축 (Data Foundation)

핵심: 분석 가능한 품질환경 만들기

구축 내용

• 설비·공정·검사 데이터 자동 수집

• CTQ 정의 및 데이터 표준화

• 불량코드 체계 통합

• 실시간 대시보드 구성

산출물
품질 통합 데이터베이스 (Quality Data Lake)

2단계 : AI 원인분석 모델 구축 (AI Diagnosis)

핵심: 사람 추정 → AI 원인도출

적용 기법

• 중요 인자 자동 탐색 (Feature Importance)

• 이상패턴 탐지 (Anomaly Detection)

• 상관·인과 분석

• 공정 영향도 분석

산출물
X’s 자동 도출 리스트 (Vital Few Factors)

3단계 : Quick 개선 실행 (Rapid Improve)

핵심: 분석 후 즉시 개선

방법

• 최적조건 추천 (AI Parameter Optimization)

• DOE 최소화 실험

• 작업조건 자동 가이드

• 현장 피드백 즉시 반영

산출물
최적 공정조건 (Optimal Condition)

4단계 : 자동 관리체계 (AI Control)

핵심: 개선 유지 → 자동화

적용

• Predictive SPC

• 이상 사전경보

• 자동 보정 (Auto Adjustment)

• 재발방지 로직

산출물
자율 품질관리 (Self-Control Process)

5단계 : 지식 축적 및 확산 (Knowledge Expand)

핵심: 한번 개선 → 회사 자산화

구성

• 개선 사례 학습 DB

• 유사공정 자동 추천

• 표준서 자동 업데이트

• 수평전개 시스템

산출물
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