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품질 보증 분석

진보적인 기업의 브랜드 명성을 유지하고 시간과 비용을 절감해줍니다.

품질 보증 문제가 해결해야 할 기업 과제 우선 대상으로 지목되었던 마지막 시기는 언제였습니까? 이는 종종 마케팅 부서가 고객 잡지에 실린 형편없는 리뷰에 대해 불만을 토로하고 나면 어김없이 거론되곤 합니다. 또 어떤 경우에는 법무팀에서 소송을 당했을 때 일어나기도 합니다.  

대다수 기업의 경우에 품질 보증 문제는 화가 난 고객, 판매업자와의 소원해지는 관계, 홍보 활동 실패 등과 같은 문제를 회피하려고 책임을 지지 않을 경우에 최우선 이슈가 되곤 합니다. 이는 품질 보증 문제가 미국 기업 수익에서 2%나 되는 높은 비율을 차지함에도 불구하고 여전히 변치 않는 사실입니다.   

사실 2%는 실제보다 적은 수치입니다. 제조업체가 오랜 시간 동안 겪어 온 재정, 법률 및 이미지와 관련된 어려움들을 떠올려 보십시오. 그리고 다음을 생각해 보십시오.

• 각종 결함 발생을 막고 새롭게 결함이 발견된 제품이 출고되기 전에 이를 막을 수 있을 정도로 신속하게 품질 보증 세부 항목들을 조사할 수 있다면 얼마나 많은 비용을 절감할 수 있을까요?  
• 부당한 품질 보증 문제의 10%만 줄이거나 없앨 수 있다면 얼마나 많은 비용을 절감할 수 있을까요? 
• 또한 수익의 2%는 과연 심각한 품질 보증 문제에 신속하게 대응하지 않았던 기업이 물게 된 PR 및 법적 관련 비용도 포함된 수치일까요?

수익 손실을 줄이는 일은 품질 보증 문제를 분석하는 일에서부터 시작됩니다. 그러나 이를 위해 개발된 소프트웨어는 그렇지가 못합니다. 대부분의 기업은 데이터의 홍수 속에서 허우적대고 있고, 이러한 데이터의 상당 수는 쓸모 없는 것이 되고 맙니다.  

첫 번째 단계: 텍스트 마이닝

지금까지 몇 년 동안, 많은 공급업체가 품질 보증 문제에 대한 해결책으로 텍스트 마이닝을 홍보해 왔습니다. 특히 이들은 텍스트 마이닝이 제조업체로 하여금 문제가 발생한 분야를 확인하여 신속하게 최악의 문제를 해결할 수 있게 해 준다고 주장했습니다. 점원이나 기술자가 작성된 평가 내용과 수백 개의 품질 보증 범주 중 하나를 맞춰 보느라 노력하지 않아도, 텍스트 마이닝 소프트웨어가 작성된 평가 내용을 읽고 상위 품질 보증 목록을 만들어 낸다는 것입니다. 또는, 적어도 생각은 그랬습니다.

텍스트 마이닝이 분석 도구와 통합되면, 신뢰성 엔지니어에게는 훨씬 가치 있는 정보가 제공됩니다.

그러나 실제로 이 방식에는 2가지 문제가 있습니다. 첫째, 대부분의 프로그램이 시간에 따른 변동 사항을 찾아내지 못합니다. 종종 소프트웨어는 상위 20개의 품질 보증 목록을 작성해 내기도 합니다. 그러나 실제로 어떤 일이 일어나는 것이며, 또 언제, 어떠한 종류의 결함이 어느 주에는 200위에서 그 다음 주에는 25위로 뛰어 오르는 것일까요? 이는 상위 10개 목록을 뽑는다 해도 마찬가지며, 결국 결론은 이런 갑작스럽고 극적인 변화는 무시된다는 것입니다. 

두 번째 문제는 소프트웨어가 지나치게 자주 위험 신호를 표시한다는 것입니다. 단순한 보고 시스템은 이와 같은 질문에만 답합니다. “어느 공장/모델 조합이 가장 실패율이 높습니까?” 그러나 사실 좀 더 유용한 질문은 다음과 같아야 할 것입니다. “어떤 공장/모델 조합이 훨씬 더 나쁜 결과를 보여 줍니까?  

텍스트 마이닝 + 분석 도구 = 최적의 결과

텍스트 마이닝만으로는 결함 있는 부품을 가장 많이 제공하는 공급업체를 확인할 수 없습니다. 또 첫 번째 요청 시 정확하게 문제를 해결하지 못하는 서비스 업체를 알려 주지도 못합니다. 즉, 텍스트 마이닝과 기타 분석 기술을 통합해야만 기업은 여러 제조 현장이나 제조 공장의 문제들을 신속하게 찾아낼 수 있습니다.  

텍스트 마이닝이 분석 도구와 결합되면 신뢰성 엔지니어에게 훨씬 가치 있는 정보가 제공됩니다. 예를 들어, 분석 도구 기반 시스템은 자동으로 텍스트 마이닝 결과를 사용해 실패율, 비용 및 기타 메트릭에서 중요한 변화를 확인할 수 있습니다. 그런 다음 문제와 관련된 적절한 엔지니어에게 이를 알려, 문제 감지 프로세스를 몇 달씩 단축할 수 있습니다.  

품질 보증 분석 소프트웨어는 의심스런 불만 사항들을 표시하여, 기업이 불만 사항이 접수되기 전에 사기 여부를 확인할 수 있게 합니다. 또 경영진에게 자동으로 업데이트된 품질 보증 문제에 관한 간단한 일람표도 제공합니다.

품질 보증 비용 14% 감소

위스콘신주 매디슨 시의 Sub-Zero는 신속하게 결함을 확인하여 (궁극적으로는) 고객 만족도를 높일 목적으로 품질 보증 분석 프로세스를 실행하였습니다(8페이지 참조). 그러나 신뢰성 엔지니어들은 이러한 프로세스가 자신들에게 상당한 기록 데이터를 제공하긴 하지만 신속하게 동향을 파악하기는 어렵다고 말합니다. 대부분이 기술자 보고서를 읽고 발생한 문제에 대한 판단만을 내려 일관성만 떨어지기 때문입니다.  

보고서를 읽는 이들은 저마다 선호하는 것이 달랐으며, 어떤 문제가 갑작스럽게 부각됐던 것은 동일한 문제에 대한 다른 사람의 새로운 해석과 더불어 직원의 이직에 따른 결과이기도 했습니다. 또 정보가 게시되면 기업의 신뢰성 엔지니어는 데이터를 정리하여 동향 그래프와 도표를 작성할 수 있지만 이는 매우 많은 시간이 걸리는 작업이었습니다.  

SAS Warranty Analysis를 활용하는 SAS 텍스트 마이닝 솔루션은 코딩 프로세스에서 주관성을 배제합니다. 그리고 문제가 발생하면 자동적으로 전자 메일이 작성되어 전송됩니다.

또 이 시스템을 활용하면 신뢰성 엔지니어가 매우 신속하게 의미 있는 도표를 작성할 수 있습니다. 쿼리를 작성할 필요도, Excel로 데이터를 내보내고 서식을 수정할 필요도 없습니다. Sub-Zero는 이제 신속하게 문제를 발견하여 추가 결함 모델이 실행되기 전에 이를 수정할 수 있습니다. 문제 발견, 정의 및 해결에 걸리는 시간도 모두 향상되어, 품질 보증 관련 제반 비용이 14%나 감소하였습니다.  

내구재 시장에서 성공하려면 품질 보증 분석이 매우 중요합니다. 경쟁이 치열하면 언제나 고객의 기대는 높아지고 정부 규제는 엄격해집니다. 따라서 기업에게는 항상 품질 보증 정보를 분석하고 이해할 수 있는 능력이 필요합니다.

내구재 시장에서 성공하려면 품질 보증 분석이 매우 중요합니다. 경쟁이 치열하면 언제나 고객의 기대는 높아지고 정부 규제는 엄격해집니다. 따라서 기업에게는 항상 품질 보증 정보를 분석하고 이해할 수 있는 능력이 필요합니다.

 

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