특성요인도

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피쉬본 다이어그램 예시

특성요인도(特性要因圖, 영어: cause-and-effect diagram)는 문제(특성)에 영향을 미치는 여러 가지 원인(요인)을 구조적으로 분석하고 정리하여 나타내는 도구이다. 이시카와 다이어그램(Ishikawa Diagram), 피쉬본 다이어그램(Fishbone Diagram, 생선뼈 도표)이라고도 불린다.

개요[편집 | 원본 편집]

특성요인도는 복잡한 문제의 근본 원인을 체계적으로 식별하고 분석하는 데 사용된다. 1960년대 일본의 품질 관리 전문가 이시카와 가오루(Kaoru Ishikawa)에 의해 개발되었으며, 품질 관리, 문제 해결, 프로세스 개선 등 다양한 분야에서 활용된다. 도표 형태가 물고기의 뼈 구조와 유사하여 '피쉬본 다이어그램'이라는 별명도 붙었다.

구성 요소[편집 | 원본 편집]

  • 문제(Effect)
    • 분석하고자 하는 주된 문제나 현상. 다이어그램의 오른쪽 끝에 위치한다.
  • 뼈대 구조(Backbone)
    • 문제와 주요 원인을 연결하는 수평선으로, 물고기의 척추에 해당한다.
  • 주요 원인(Major Causes)
    • 문제에 영향을 미치는 주요 요인을 범주별로 분류한다.
      • 대표 범주: 인력(Man), 기계(Machine), 방법(Method), 재료(Material), 측정(Measurement), 환경(Environment), 관리(Management) 등 (4M, 5M, 6M 방식)
  • 세부 원인(Sub-causes)
    • 각 주요 원인에 속하는 구체적인 원인들을 나타낸다.
  • 가지(Bones)
    • 주요 원인과 세부 원인들을 연결하는 대각선 가지들로 구성된다.

작성 방법[편집 | 원본 편집]

  1. 분석할 문제(특성)를 명확히 정의한다.
  2. 문제에 영향을 미치는 주요 원인 범주(4M, 5M, 6M 등)를 선정한다.
  3. 각 범주에 해당하는 구체적인 세부 원인을 식별한다.
  4. 다이어그램을 작성한다: 중앙에 문제를 배치하고, 왼쪽으로 뼈대 선을 그린 후, 주요 원인과 세부 원인을 가지 형태로 연결한다.
  5. 작성된 다이어그램을 검토하고, 원인 간 상호 관계를 분석하여 개선 방안을 도출한다.

특징 및 장점[편집 | 원본 편집]

  • 복잡한 문제를 구조화하여 체계적으로 원인 분석이 가능하다.
  • 다양한 시각에서 브레인스토밍하여 문제를 폭넓게 탐색할 수 있다.
  • 품질 관리, 제조, 서비스, 프로젝트 관리 등 여러 분야에서 프로세스 개선에 활용된다.
  • 시각적인 구조를 통해 팀원 간 공유 및 이해가 용이하다.
  • 교육 및 워크숍 도구로도 유용하게 사용된다.

일반적인 주요 범주 (4M, 5M, 6M)[편집 | 원본 편집]

  • 4M: 인력(Man), 기계(Machine), 방법(Method), 재료(Material)
  • 5M: 4M + 측정(Measurement)
  • 6M: 5M + 환경(Environment)

활용 예시[편집 | 원본 편집]

  • 생산 라인에서 불량품 발생 원인 분석
  • 고객 불만족 요인 도출
  • 서비스 지연 원인 분석
  • 프로젝트 실패 요인 파악
  • 제조, 서비스, 사무 프로세스 품질 개선

특성요인도와 다른 품질관리 도구의 차이[편집 | 원본 편집]

  • 특성요인도: 문제의 원인을 구조적으로 분석한다.
  • 체크시트: 데이터를 수집하는 데 사용된다.
  • 파레토도: 수집된 데이터에서 중요한 원인을 식별한다.
  • 관리도: 시간에 따른 데이터의 변동 상태를 관리한다.

같이 보기[편집 | 원본 편집]

참고 문헌[편집 | 원본 편집]

  • Ishikawa, K. (1985). What Is Total Quality Control? The Japanese Way. Prentice Hall.
  • Gitlow, H. S., Oppenheim, A., Oppenheim, R., & Levine, D. M. (2005). Quality Management: Tools and Methods for Improvement. McGraw-Hill.
  • Montgomery, D. C. (2009). Introduction to Statistical Quality Control. Wiley.