통계 분석을 활용하여 품질 문제를 해결한 사례가 있다면 소개해 주세요.

통계 분석으로 품질 문제를 푼다면 제가 분산분석 외에 의식하는 건, 변수들이 연속적으로 영향을 줄 때 회귀로 그 관계를 보는 일입니다. 어느 공정 파라미터가 불량률과 어떻게 연결되는지를 보려면, 범주 비교만으로는 부족하고 값의 변화에 따른 추세를 봐야 하기 때문입니다. 그래서 저는 불량이 특정 조건에서 오를 때, 그 조건과 연관된 파라미터를 회귀로 묶어 어느 변수가 유의하게 불량을 끌어올리는지를 정량적으로 가르려 합니다. 통계는 의심 범위를 좁히는 도구이고 실제 원인 확인은 현장 이력에서 나온다고 보아, 회귀로 좁힌 뒤엔 그 변수의 현장 이력을 대조합니다. 측정으로는 그 변수 조정 후 불량률 변화로 검증합니다. 다만 본인 사례와 한계를 짚습니다. 저는 품질 실습에서 분산분석으로 설비·재료 요인을 분리해 본 수준이라, 회귀나 실험계획법을 실제 공정 데이터에 적용해 변수 관계를 정밀하게 모델링해 본 경험은 없습니다. 그래서 회귀로 관계를 보는 시각을 토대로, 그 분석 역량을 더 키우려 합니다.