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머리말
스마트폰과 신용카드.
집을 나서기 전 반드시 챙겨야 하는 필수품이다.
현대인들은 스마트폰 없이 살 수 없고, 대중교통을 이용할 때 현금을 사용해 본 적은 이미 오래전 일이다. 이처럼 우리 일상의 모든 것이 데이터화 되어가는 세상, 이른바 4차 산업시대. 모든 것이 디지털화로 사람의 감성마저도 데이터화 하고 있으며, 모든 것을 통신 네트워크를 통해 연결하여 실시간으로 모니터링 하고자 하는 디지털 대전환 시대에 살고 있다.
대량생산으로 시작된 산업화 시대에 검사 위주로 진행되던 품질관리는 품질의 개념이 제조 품질에서 서비스 품질, 디자인 품질로 확장되면서 통계적 품질관리, 품질보증, 품질경영의 단계로 발전하여 기업의 경쟁력을 높이는데 중요한 역할을 해오고 있다. 세계 각국은 4차 산업혁명이라는 거대한 변화 앞에서 자국의 국가 경쟁력 확보를 위해 치열한 경쟁을 하고 있으며, 제조업의 형태도 크게 변화되고, 스마트 팩토리 도입으로 생산 패러다임도 변화해가고 있다. 이처럼, 패러다임이 새롭게 변화하는 전환기를 맞아 품질경영 분야도 또다시 새로운 변화를 맞고 있다.
모든 것이 연결되는 네트워크 시대의 도래로 인해 시장에서의 주도권을 기업이 아닌 소비자가 갖게 되면서 기업들은 경쟁자를 앞서는 품질과 서비스를 개발, 제공하기 위해 소비자의 일체를 파악할 수 있는 데이터 수집에 모든 수단을 동원하고 있다.
여하히 소비자들이 원하는 제품! 소비자들의 요구에 맞는 서비스! 를 제공할 수 있을 것인가?
4차 산업시대의 특성과 기술을 적극 활용하는 품질경영을 위해서는 품질에 중점을 두고 조직 전체가 체계적으로 노력하는 프로세스 중심의 전통적인 TQM 활동에 더하여 새로운 기술의 효과적 활용방안을 다루는 기술경영과 어떠한 데이터를 수집하고 어떻게 분석해야 적확(的確)한 통찰력을 얻을 수 있는가? 하는 빅데이터 기술의 활용이 매우 중요해져가고 있다.
이에 본 교재에서는 전통적인 품질경영에 기술경영, 데이터 품질관리를 새로이 추가하여 4차 산업시대에 적합한 품질경영을 위한 안내서를 준비하게 되었다.
책의 구성은 총 3부로 구성되었다. 1부에서는 TQM의 핵심적인 내용을 다룬다. 1장에서는 품질향상에 대한 철학과 기초개념을 소개한다. 품질은 주된 비즈니스 전략으로, 품질을 성공적으로 개선하는 조직은 생산성을 향상시킬 수 있고, 시장 침투를 증대시키며, 큰 수익성과 강한 경쟁우위를 달성할 수 있다고 설명한다. 2장에서는 제조업의 품질경영을 주로 다루면서 품질문제의 해결을 위해 정의(Definition), 측정(Measurement), 분석(Analysis), 개선(Improvement), 관리(Control)를 의미하는 DMAIC에 관하여 설명한다. 3장에서는 1990년대 들어서 전통적인 제조업에서 서비스 산업으로의 비중이 점차적으로 증가하고. 이에 따라 자연스럽게 서비스업에서의 품질경영문제를 해결하기 위한 다양한 방법들이 등장하였다. 이에 대한 내용을 다루고 있다. 4장에서 품질경영의 중요한 부분이라 할 수 있는 품질기능 전개와 품질방침을 다루고 있으며, 5장에서 품질경영의 성공은 체계적인 시스템이라는 접근을 하지 않으면 안되는 부분이다. 따라서 어떠한 방법으로 품질시스템을 구축하고 관리해야 하는지에 해당 되는 내용을 담고 있다.
2부에서 다루는 기술경영과 R&D(연구개발)분야에서도 품질은 중요한 경쟁력 척도이다. 경쟁력 측면에서 핵심적인 기술과 품질을 보유하지 못한 기업이 생존하기란 불가능에 가깝다. 기술적 성과나 프로젝트 결과에 대한 평가 역시 품질로 판가름이 된다. 더구나 디지털 환경이 가속화되고 있는 지금의 시대에서 기술과 품질요소는 기업생존에 필수적이다. 선진기업과 벤처기업들이 새로운 기술 및 제품개발 그리고 남다른 품질제고에 투자를 집중하는 이유도 바로 여기에 있다. 시장과 고객으로부터 인정받고 기업의 경쟁우위를 확보하는 성공요인으로, 품질과 기술적 요인의 역할과 비중이 점차 커지고 있다는 측면에도 주목할 필요가 있다. 환경변화가 심화되면서 고객의 다양한 Needs의 충족과 새로운 Value의 제공에 대한 필요성도 높이지기 때문이다. 이렇듯 품질은 제조, 기술 및 제품, 나아가 데이터 관리에 이르기까지 기업과 시장, 그리고 소비자에게 미치는 영향력은 지대하다.
기술경영 특히 R&D분야에서 품질은 기획단계에서부터 결과물 산출단계에 이르기까지 반드시 준수해야하는 기준점이다. 고객의 Needs를 발굴하여 이를 개념화(Conceptualization)하고, 가치(Value)로 변환하는 기능설계와 실현화 과정의 모든 단계에서 품질요소는 중요한 척도(Criteria)로 활용된다. 본 교재에서 이러한 과정(Process)의 품질을 강조하는 것도 여기에 근거하고 있다. 프로젝트 관리에 있어서도 품질향상을 위하여 체계적인 관리체계와 기준을 설정하여 운영하는 것은 전략적으로 중요한 요소이다. 특히 R&D Leadership과 목표설정, 그리고 문제해결을 위한 R&D Tools을 이해하는 측면은 품질을 전공하거나 기술경영을 전공하는 학생이나 연구자들이 기본적으로 학습하여야 할 부분이다.
또한 경영학 또는 산업공학 등을 전공하는 학생들이 학습하여 하나의 능력(Competency)으로 갖추기를 기대하는 요소 중의 하나가 논리적 사고(방식)이다. 기업이 일반적인 관리업무나 R&D를 수행하면서 접하게 되는 수많은 문제점들을 해결하는 데, 가장 기본적이면서 핵심적으로 필요로 하는 능력이 논리적 사고이다. 마치 디지털 세계가 ‘속도’의 전쟁이라고 하나 ‘방향’이 맞지 않으면 속도가 무용지물인 것과 같이 논리적 사고는 문제해결은 물론이고 개인과 조직발전의 지향점을 이끄는 초석이라고 볼 수 있다. 다음으로 R&D 조직문화를 발전적으로 조성하기 위한 제언으로, 실패와 위험관리에 관한 이해를 하는 측면을 빼놓을 수 없다. R&D 성공의 기저에는 실패로부터 쌓은 학습경험과 교훈이 바탕으로 자리 잡고 있음을 잊어서는 않되기 때문이다. 기술경영부문에서의 품질(6章~8章은)은 이상의 중요 Part를 중심으로 다루어지고 있다.
6장에서는 기술과 품질의 가치에 대한 관점을 역사적 발전과 비용(Cost)에서 가치(Value)로의 흐름, 기술과 품질가치에 대한 관점, R&D 목표설정 그리고 R&D에서의 품질, 고객 Needs발굴 등에 초점을 맞추어 서술하고 있다.
7장에서는 프로세스 품질을 주제로 하여 실무적으로 활용될 수 있는 내R&D Leadership, R&D Process, R&D 선순환구조에 대하여 설명하고 있다. R&D부문에서도 Leadership은 프로젝트를 이끄는 중심역할을 담당하고 있음을 강조하고 있다. 이어 프로젝트 관리를 위한 지식체계를 이해할 수 있도록 PMBOK과 SIPOC, 그리고 R&D Tools을 소개하고 있다.
8장에서는 논리적 사고방식에 대한 소개(EMTP)와 고객가치를 도출하는 방법(NABC, ERRC)과 프로젝트 관리체계 및 Tools(QFD, Town-meeting)에 대하여 설명하고 있다. 이러한 방법들은 실무적 문제해결에도 활용할 수 있는 강점이 있다. 또한 R&D 실패와 위험관리에 대한 기본적인 내용들을 기술하고 있다.
모든 것이 디지털화 되는 데이터경제 시대에는 생산의 기본요소도 바뀌어 가고 있다. 온라인 플랫폼이 토지를 대체해 가고 있고, 노동의 많은 부분을 로봇이 대신하고 있으며, 그리고 자본은 물적 자산이 아닌 무형의 데이터 자산 축적을 위한 지렛대로 역할이 바뀌어가고 있다. 이러한 변화 과정에서 이전의 산업시대에서는 볼 수 없었던 특징이 한 가지 있다. 바로 생산요소들 모두가 ‘데이터’ 라는 공통적 특징을 갖는다는 점이다.
3부에서는 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 수집되는 빅데이터 시대, 데이터가 엄청난 자원이 되는 데이터경제 시대에 국가 경쟁력을 좌우하는 ‘데이터 품질관리’와 ‘데이터의 품질표준’에 대하여 다룬다.
이를 위해, 9장에서는 데이터경제 시대의 특징과 국내외의 데이터 품질관리 활동을 설명한다. 10장에서는 데이터 품질을 관리하기 위한 구성요소와 데이터 거버넌스에 대하여 다룬다. 지금 이 순간에도 우리 주변에는 막대한 양의 데이터가 생성되고, 축적되고, 사용되고 있다. 하지만 데이터의 기준점이 흔들린다면 과연 우리는 정확한 결과를 얻을 수 있을까? 데이터 분석 결과에 대한 신뢰도와 만족도가 높기 위해서는 데이터 품질관리를 위한 구성요소가 제대로 갖추어져야 하며, 데이터 집중화로 인한 부작용이 발생하지 않도록 기능을 효율적으로 운영하기 위한 데이터 거버넌스가 매우 중요하다.
기업이나 기관에서 데이터 품질을 효과적으로 관리하기 위해서는 품질관리에 대한 체계가 필요하다. 11장에서는 기업이나 기관의 품질관리 정책과 이를 수행하는 조직의 구성과 주요 역할에 대하여 설명한다. 마지막으로 12장에서는 일련의 과정을 통해 구축하고 활용하는 데이터가 적정한 수준의 품질을 유지하고 있는지와 이를 구축하고, 운영하는 과정에서의 데이터에 대한 품질관리 활동이 적정한지를 진단하고 개선하기 위한 품질기준을 데이터 관점과 프로세스 관점에서 설명한다.
저자들은 그동안 대학에서 품질경영에 관하여 강의하면서 4차 산업시대 특성을 반영한 품질경영 책의 필요성을 느끼면서 준비하여 두었던 강의 자료와 여러 자료들을 모아서 출간하게 되었다. 저자들 나름대로 최선을 다 하였지만, 모든 내용이 완벽하게 준비되어 출간하는 책이 아니기에 미흡한 부분이 있을 수 있다. 저자들이 미처 인식하지 못한 부분이나 교정되지 못한 오류에 대해서는 여러 독자들의 지도편달을 바라며 추후 계속하여 개선할 예정이다.
끝으로 본서의 출간을 위하여 노력해주신 형설출판사의 장진혁 사장님 이하 관계자 분들에게 감사를 표한다.
2022년 7월
저자 일동
저자 소개
오형술
한양대학교 산업공학과를 졸업하고, 동 대학원에서 산업공학 석사 및 박사학위를 취득하였다. 2000년 한국과학재단 지원으로 미시간대학교 가상현실연구실에서 1년간 Post Doc. 과정을 보냈으며, 한국과학기술단체총연합회 주관 '과학기술우수논문상'을 수상하였다. 한국산업경영시스템학회 회장(2021-2022), 디지털트윈포럼 공동의장으로 활동하고 있으며, 현재 강원대학교 산업경영공학과 교수로 재직 중이다. 주요 관심분야는 품질경영, 신뢰성공학, PSS, 최근에는 디지털트윈 등이다. 역서로 서비스공학, 공급사슬공학이 있다.
이재하
성균관대 산업공학과에서 개발경영공학박사를 취득하고, 현재 혁신경영연구원 대표로 활동하고 있으며, 남서울대학교 경영학과에서 기술경영, 기업혁신과 R&D관리 등을 강의하고 있다. 서울대(TMSC) 최고경영자과정(WCCP) 부주임교수 및 중국상해교통대 초빙교수, ㈜삼성종합기술원, ㈜농심R&BD, ㈜한농화성, ㈜오토소프트 등 에서 자문교수를 역임한 바 있으며, 주로 R&D 연구방법론, 혁신경영, 핵심인재관리 등의 분야를 연구하고 있다.
김홍유
경희대학교 경영학과에서 생산관리 전공으로 박사학위를 취득하고, 현재 경희대학교 경영대학원에서 주임교수를 맡고 있다. 한국취업진로학회 회장과 한국기업경영학회 부회장, 대한경영학회 부회장, 한국품질경영학회, 생산성학회, 경영사학회 상임이사 등 다양한 학회 활동을 하고 있으며, 현재는 산업현장의 PMS와 생산성에 관심이 있다. 연구조사방법론, 생산운영관리, 경영학 원론, 전자상거래 개론 등 10권의 저서와 50여 편의 논문을 발표하였다 |
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1부
1. 품질 경영이란?
1.1 품질 경영이란 15
1.2 통계적 품질관리 25
2. 제조업의 품질 경영
2.1 제조업의 품질 경영 47
2.2 제조업의 전략적 품질 경영 51
2.3 다구찌 품질관리(Genichi Taguchi) 56
2.4 전사적 설비 보전 58
2.5 제조업의 ISO 인증 유형 62
3. 서비스업의 품질 경영
3.1 서비스와 품질 경영 69
3.2 서비스 품질 73
3.3 고객 만족 경영 79
4. 품질 기능 전개와 전략적 방침 관리
4.1 품질 기능 전개 85
4.2 전략적 방침 관리 91
5. 품질 시스템 개선
5.1 전사적 품질 시스템의 개선 99
5.2 품질 정보 시스템 111
5.3 표준화와 품질 보증 시스템 116
2부
6. 품질 경영과 기술 경영
6.1 품질 경영과 기술 경영 129
6.2 기술 경영의 출발점 135
6.3 R&D에서의 품질 149
7. R&D Leadership
7.1 R&D Leadership 157
7.2 R&D Process 168
7.3 R&D 선순환 구조 178
8. 올바른 과제 기획
8.1 올바른 과제 기획 185
8.2 문제 해결 방법론 195
8.3 실패와 위험 관리 205
3부
9. 데이터 경제 시대와 데이터 품질관리
9.1 데이터 전환 시대와 데이터 경제 시대 215
9.2 데이터 경제 시대와 데이터 품질 관리 217
9.3 데이터 품질관리와 국내외 데이터 품질관리 활동 219
10. 데이터 품질관리 이해
10.1 데이터 품질관리 개념 228
10.2 데이터 품질개념 구성 요소 233
10.3 데이터 거버넌스 237
11. 데이터 품질관리 체계
11.1 데이터 품질관리 정책 및 조직 245
11.2 계획 단계 품질관리 250
11.3 구축 단계 품질관리 264
11.4 운영 단계 품질관리 276
11.5 활용 단계 품질관리 280
12. 데이터 품질진단 및 개선
12.1 품질관리 지표 287
12.2 품질진단 및 개선 294
부록
01. 데이터 품질 유횽성 성능지표 309
02. 데이터품질관리수준평가 자가진단 319 |
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| (회원가입을 하지 않으신 분들은 회원가입 후 사용하세요) |
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