여러분,
최근 한 대형 전자 조립 업체에서 수동 부품의 “툼스톤 현상”을 최소화하는 방안에 대해 발표를 하고 조립 라인을 감사해 달라는 요청을 받았습니다.
제 발표에서 언급했듯이, 툼스톤 현상은 리플로우 프로파일, 솔더 금속 조성(무연 솔더의 경우 SAC 387이 SAC 305보다 툼스톤 현상이 더 자주 발생함), 중심에서 벗어난 부품 배치, 질소 리플로우 분위기, 매립 비아 등 다양한 요인에 의해 발생할 수 있습니다. 2시간 동안의 발표를 마친 후, 저는 “툼스톤 문제가 있는” 조립 라인을 둘러보았습니다.
제가 질문을 시작하자, 아무도 문제의 심각성을 파악하지 못하고 있다는 사실이 분명해졌습니다. “각 보드당 패시브 부품이 몇 개나 있나요?”라고 물었습니다. 아무도 몰랐습니다. “최근 툼스톤 현상의 DPMO (기회 백만 건당 결함 수)가 얼마였나요?” 이 지표 역시 알 수 없는 상태였습니다. 사람들이 데이터를 찾으려고 분주히 움직이는 동안, 툼스톤 현상이 모두가 생각했던 것만큼 큰 문제가 아닐 수도 있다는 사실이 서서히 드러나기 시작했습니다. 그건 그저 지역 전설에 불과했던 것이었습니다.
드디어 데이터를 확보했습니다. 각 기판에는 약 1,000개의 수동 부품이 장착되어 있었으며, 지난 2시간 동안 100개의 기판을 생산하는 과정에서 총 2건의 ‘툼스톤’ 결함이 발생했습니다. 툼스톤이 유일한 결함이었죠. 흠… 100개 중 2개가 불량이라면, 1차 통과 수율은 98%네요. 나쁘지 않군요! DPMO 관점에서 보면, 10만 번의 기회당 2개의 결함이 발생했으니 DPMO는 20으로, 세계 최고 수준입니다. 이 정도의 DPMO 수치는 막대한 엔지니어링 투자를 하지 않고서는 개선하기가 매우 어려울 것입니다. 이는 “잡음 범위 내”에 속하며, “공통 원인” 변동에 의해 발생한 것으로 보입니다. 그래서 툼스톤 하나를 수리하는 데 비용이 얼마나 드는지 물었더니, 예상대로 아무도 몰랐습니다. 제 추측으로는 2달러 미만일 것입니다. 이 상황은 수율이 워낙 좋아서, 수율을 개선하기 위해 엔지니어링 투자를 하는 것이 오히려 손해일 수 있는 드문 사례입니다.
하지만 이것이 이 이야기의 요점은 아닙니다. 이와 같은 사례에서 어떤 조치를 취하든, 반드시 “데이터에 기반”해야 합니다. 적절한 고장률 데이터를 파레토 도표로 정리하고 비용을 파악해야만 적절한 실행 계획을 수립할 수 있습니다.
항상 데이터를 기반으로 행동하세요!
건배.
론 박사
