린 경영과 빅시그마를 활용한 스마트혁신

Chapter 1? Introduction
1. 4차 산업혁명과 경영혁신
1.1 4차 산업혁명(Industry 4.0) 개요
1.2 경영혁신 개요
1.3 린 경영과 Industry 4.0
2. 린(Lean)과 빅 시그마(Big Sigma)
2.1 린(Lean) & 식스시그마(Six Sigma)
2.2 애자일(Agile)
2.3 빅데이터(Big Data)
2.4 빅 시그마(Big Sigma)
2.5 린 식스시그마
3. 데이터와 정보 30
3.1 데이터의 이해
3.2 데이터의 종류
3.4 체계적인 데이터 수집 방법
3.5 표(Table)의 이해
3.6 데이터를 활용한 문제해결 프로세스

Chapter 2? 린(Lean) 경영
1. 린 발전 역사
1.1 린 히스토리
1.2 린 경영의 정의
1.3 테일러리즘과 포디즘
1.4 도요타생산시스템(TPS : Toyota Production System)
2. 린 경영 원칙
2.1 The House of TPS
2.2 린 시스템의 기본 원칙
2.3 낭비
2.4 5S
2.5 눈으로 보는 관리(Visual Management)
2.6 JIT(Just-In-Time)
2.7 인변 자동화(自?化, Jidoka)
2.8 평준화 생산(헤이준카, Heijunka)
2.9 카이젠(지속적 개선)
2.10 린 시스템과 TPS
3. 린(Lean) 구축 프로세스
3.1 준비
3.2 가치흐름분석(The Value Stream Analysis)
3.3 흐름(Flow)방식 구축(Defect Free 생산 System)
3.4 풀(Pull) 시스템 구축(효율적 재고관리 및 조달 동기화)
3.5 완벽함 추구(Perfection & Sustaining)
4. 산업 분야별 린 경영 적용
4.1 ESG와 린 경영
4.2 서비스산업의 린 경영
4.3 의료산업의 린 경영
4.4 교육산업의 린 경영
4.5 건설부문의 린 경영
4.6 제조기업의 린 경영

Chapter 3? 빅 시그마(Big Sigma)
1. 식스시그마 기초
1.1 시그마(σ)의 정의
1.2 시그마 수준(σ Level)과 품질과의 관계
1.3 식스시그마 개선활동
1.4 식스시그마 활동의 장점 ·
1.5 통계적인 사고(Statistical Thinking)의 이해
1.6 DMAIC 프로세스
1.7 식스시그마의 다양한 정의
1.8 식스시그마의 몇 가지 일반적인 오해
1.9 빅 시그마 프로세스
2. 정의(Define)
2.1 고객 중심(Customer Oriented)
2.2 CTQ(Critical To Quality)
2.3 Top Down 문제 정의(CTQ) 방법 : Big Y - Little y
2.4 Bottom Up 문제 정의(CTQ) 방법
2.5 잘 선정된 프로젝트의 기준
2.6 과제(Theme) 성격 구분
3. R을 활용한 기초 통계 197
3.1 통계와 통계학
3.2 통계학의 목적과 분류
3.3 빅데이터의 분석 방법
3.4 R을 활용한 데이터의 요약
3.5 기본적인 그래프 분석
3.6 정상(정규)분포(Normal Distribution) 활용하기
4. 측정(Measure)
4.1 데이터 수집 계획 수립
4.2 합리적인 부분군(Rational Subgroup)
4.3 부분군(Subgroup)의 조건
4.4 측정시스템 신뢰성 확인
4.5 측정시스템의 오차와 분석 종류
4.6 R을 활용한 계측기 정확성(Accuracy) 분석
4.7 R을 활용한 계측기 정밀성(Precision) 분석 - Gage R&R
4.8 제조 빅데이터 계측 신뢰성 확인
4.9 현재 수준 파악
4.10 연속형 데이터의 현재 수준 파악 - 공정능력지수 분석
4.11 R을 활용한 이산형 데이터의 현재 수준 파악
4.12 제조 생산라인의 현재 수준 파악
4.13 특성요인도 작성
4.14 로직트리의 작성
5. 분석(Analysis)
5.1 분석의 기본적인 사고 틀(Thinking Frame)
5.2 통계적 의사결정의 이해
5.3 2-Sample t분석의 활용
5.4 상관관계와 회귀분석의 활용
5.5 분산분석의 활용 ··
5.6 이산형 데이터 분석
6. 개선(Improve)
6.1 실험계획법을 활용한 최적조건 확인
6.2 다변량분석 방법의 활용
6.3 머신러닝 기법의 활용
7. 관리(Control)
7.1 개선효과 확인
7.2 표준화
7.3 관리계획 수립
7.4 SPC 활동의 전개
7.5 R을 활용한 관리도 작성
7.6 제조 빅데이터를 활용한 관리 방안
8. 린 식스시스마
8.1 린 경영의 이점과 단점
8.2 식스시그마 장점과 문제점
8.3 린 식스시그마의 정의 및 역사
8.4 린 식스시그마 프로세스

■부록 : R 활용 기초

나형배 공학박사, 품질관리ㆍ공장관리기술사, MBB, LG전자 품질ㆍ혁신실장, 요소기술지원팀장
현재) (주)엠아이지 대표, 대한설비관리학회 총무이사