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본서에서는 경영의 기본이 되는 기초 다지기와 낭비제거를 통한 방법론인 린(Lean) 경영과 데이터에 근거한 근원적 개선할동인 식스시그마(Six Sigma) 방법론을 빅데이터 관점을 추가하여 스마트혁신으로 정리하였다. 린 경영은 도요타생산시스템(TPS)을 바탕으로 정리된 방법론으로 프로세스의 VSM(Value Stream Map)분석을 통하여 프로세스가 고객 관점에서 어떤 가치를 제공하는가, 제공하는 가치가 없다면 어떻게 이 프로세스를 없앨 것인가의 낭비제거에 초점을 맞추고 있다. 즉, 가치를 창출할 수 있는 프로세스를 단순화하는 것이다. 여기서는 린 경영 원칙과 린 구축 프로세스를 정리하여 현장에서 린의 기본 사상을 이해하고 낭비제거를 프로세스 분석으로 보다 쉽게 할 수 있도록 구성하였다.

본서에서는 경영의 기본이 되는 기초 다지기와 낭비제거를 통한 방법론인 린(Lean) 경영과 데이터에 근거한 근원적 개선할동인 식스시그마(Six Sigma) 방법론을 빅데이터 관점을 추가하여 스마트혁신으로 정리하였다. 린 경영은 도요타생산시스템(TPS)을 바탕으로 정리된 방법론으로 프로세스의 VSM(Value Stream Map)분석을 통하여 프로세스가 고객 관점에서 어떤 가치를 제공하는가, 제공하는 가치가 없다면 어떻게 이 프로세스를 없앨 것인가의 낭비제거에 초점을 맞추고 있다. 즉, 가치를 창출할 수 있는 프로세스를 단순화하는 것이다. 여기서는 린 경영 원칙과 린 구축 프로세스를 정리하여 현장에서 린의 기본 사상을 이해하고 낭비제거를 프로세스 분석으로 보다 쉽게 할 수 있도록 구성하였다.



저자 서문



기업이 영속하기 위해서는 경영혁신을 통하여 경쟁력을 확보함으로써 지속가능성을 높일 수 있다. 일찍이 슘페터(Schumpeter, 1934)는 경영혁신은 새로운 아이디어를 활용하여 판매 가능한 서비스나 제품을 만들어 제공하는 일련의 활동으로 ‘창조적 파괴’로 정의하고, 제품의 생산방식, 공급자, 시장, 조직의 구조가 혁신의 대상이 될 수 있다고 하였다. 이후 피터 드러커(Peter Drucker, 1985)는 경영혁신을 기업이 목표달성을 위하여 지금까지 수행해오던 사업이나 업무를 새로운 아이디어 및 방법으로 변환하는 것을 의미하며, 기업가가 외부 환경변화를 사업이나 서비스에 이용하기 위한 특별한 수단이라고 정의하였다. 혁신은 현재의 수준이나 실적에 안주하지 않고, 경영환경의 변화에 능동적으로 대처하여 경쟁우위를 선점하는 활동이다.

기업의 경영환경은 고객의 다양한 개인화 요구와 기술적으로 4차 산업혁명의 시대에 접어들면서 혁신활동의 다양성도 관심의 대상이 되고 있다. 특히 스마트 팩토리로 대변되는 제조산업에서는 고객의 다양한 요구에 민첩하게 대응할 수 있는 기업역량을 확보하여야 한다. 예측이 어려운 고객의 니즈를 빅데이터분석을 통하여 선제적으로 대응할 수 있다면 기업의 경쟁력은 배가될 것이다. 그러나 고객의 다양한 요구나 기업환경의 급변에 대응하기 위하여 다양한 혁신방법론을 적용하는 것도 중요하지만 무엇보다도 기본에 충실해야 한다는 것이다. 사상누각이라는 단어에서 보듯이 경영혁신방법론만 무조건적으로 받아들이는 것이 중요한 것이 아니라, 기초를 튼튼히 하는 것이 무엇보다 중요하다. 모든 경영활동은 기본이 다져져 있고, 비즈니스 프로세스를 낭비가 없는 구조로 간소화하여 어떠한 경영환경에 처하더라도 좀 더 기민하게 대응할 수 있도록 만드는 것이 중요하다.

이러한 이유로 본서에서는 경영의 기본이 되는 기초 다지기와 낭비제거를 통한 방법론인 린(Lean) 경영과 데이터에 근거한 근원적 개선할동인 식스시그마(Six Sigma) 방법론을 빅데이터 관점을 추가하여 스마트혁신으로 정리하였다. 린 경영은 도요타생산시스템(TPS)을 바탕으로 정리된 방법론으로 프로세스의 VSM(Value Stream Map)분석을 통하여 프로세스가 고객 관점에서 어떤 가치를 제공하는가, 제공하는 가치가 없다면 어떻게 이 프로세스를 없앨 것인가의 낭비제거에 초점을 맞추고 있다. 즉, 가치를 창출할 수 있는 프로세스를 단순화하는 것이다. 여기서는 린 경영 원칙과 린 구축 프로세스를 정리하여 현장에서 린의 기본 사상을 이해하고 낭비제거를 프로세스분석으로 보다 쉽게 할 수 있도록 구성하였다.

식스시그마는 품질개선의 관점에서 주어진 현상의 산포를 분석하여 산포를 최소화할 수 있는 최적 조건을 찾고 이 수준을 유지할 수 있도록 조치하는 활동이다. 빅시그마는 식스시그마 프로세스 바탕하에 빅데이터 수집 및 분석 방법론을 추가하여 최근의 경영혁신에 활용되는 빅데이터분석 방법론으로 활용할 수 있다. 본서에서는 식스시그마 DMAIC 프로세스에 적용되는 통계적인 툴(Tool)인 R을 사용하였다. 요즈음 미니탭이나 SPSS 등의 통계 패키지는 구입 비용이나 유지 비용이 부담이 될 수 있기 때문에 오픈소스인 R을 활용함으로써 언제 어디서나 쉽게 통계적 분석을 할 수 있도록 하였다.

또한 린 경영과 빅시그마 마지막 부분에 린 식스시그마를 다루었다. 왜냐하면 린은 프로세스를 통계적으로 관리 상태에 이르게 할 수는 없으며, 식스시그마는 단독으로 프로세스의 속도나 투하자본 회전율을 획기적으로 향상시킬 수 없는 취약점을 갖고 있기 때문에 문제 유형에 따라서 린과 식스시그마를 개별적으로 활용하거나, 이 두 가지의 특징을 통합하여 설계한 하이브리드 방법론인 린 식스시그마를 적용하여 시너지효과를 낼 수 있도록 통합적 방법론까지 다루었다.

모쪼록 린 경영과 빅시그마를 활용하여 스마트한 경영혁신 활동에 도움이 될 수 있기를 바란다.

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