DMAIC란?
비즈니스 세계에서 우리는 때때로 한 귀로 듣고 한 귀로 흘리는 전문 용어를 접하게 됩니다. 'DMAIC'도 그중 하나죠. 정의(Define), 측정(Measure), 분석(Analyze), 개선(Improve), 관리(Control)의 약자인 DMAIC는 데이터를 기반으로 한 문제 해결 방법으로, 제품, 설계, 프로세스를 점진적으로 개선하고 최적화하는 데 유용합니다.
DMAIC는 1980년대에 Motorola 엔지니어 Bill Smith가 측정과 분석을 통해 운영 효율성을 개선하는 6시그마 방법론의 일환으로 고안했습니다. DMAIC는 프로세스를 개선하는 것을 목표로 합니다.
DMAIC 프로세스의 단계
Smith는 서로 긴밀하게 연결된 5단계를 통해 누적된 효과를 낼 수 있도록 DMAIC를 설계했습니다. 이전 단계에서 생성된 정보와 데이터를 바탕으로 단계를 여러 번 반복하는 방식이죠. (전문가 팁: Dropbox의 많은 고객이 DocSend가 제공하는 실시간 분석 기능을 유용하게 사용하고 있습니다!)
정의(Define):
정의 단계는 문제를 설정하고, 문제를 해결하기 위해 어떤 조치를 취해야 하는지 파악하는 단계입니다. 당연하게 들리겠지만 문제와 목표를 명시하고 목표를 달성하는 데 필요한 범위를 정하는 과정은 필수적입니다. 이러한 것들을 정의하는 과정에서 품질 유지에 필요한 핵심 요소를 규명할 수 있습니다(CTQ). 일반적으로 팀장과 프로젝트 관리자가 팀 또는 프로젝트 헌장 문서에 사용할 SIPOC 모형을 도식화합니다. 여기서 SIPOC란 공급자(Supplier), 투입물(Input), 프로세스(Process), 산출물(Output), 고객(Customer)의 약자를 의미합니다.
측정(Measure):
프로세스의 문제가 무엇인지 파악했다면 이제 변화의 과정을 어떻게 측정하고 관찰할 것인지 정해야 합니다. 측정 단계의 목표는 기존 프로세스의 실적을 확인하고 어떤 데이터를 분석할 것인지를 명확하게 수립하는 것입니다. (이후에는 데이터 수집 계획을 토대로 변경 사항을 적용하며 실적을 모니터링하고, 프로젝트가 종료되는 시점에 그 실적을 비교합니다.)
분석(Analyze):
이 단계가 되면 프로세스와 관련된 의사 결정을 내릴 때 사용할 수 있는 기본적인 데이터를 이미 확보한 상태일 겁니다. 잘하셨습니다. 데이터를 분석하는 분석 단계에 오신 것을 환영합니다. 이제 이 데이터를 활용해 팀과 함께 프로세스 맵을 구축하며 기존 프로세스의 문제가 어디서부터 시작되었는지를 파악할 겁니다. (굳이 복잡한 6시그마 도구를 사용할 필요는 없습니다. 피쉬본 다이어그램과 파레토 차트만으로도 충분합니다. 이 두 가지 도구는 근본적인 원인을 분석하는 데 흔히 사용됩니다.) 여러 가지 근본 원인을 발견했다면 팀과 함께 DMAIC 프로세스를 어떤 방향으로 이끌 것인지 결정합니다.
개선(Improve):
드디어 프로세스를 실질적으로 개선할 수 있는 시간이 왔습니다. 개선 단계는 팀과 함께 프로세스에 적용할 수 있는 독창적인 해결책을 찾는 단계입니다. 이 단계에서는 팀과 함께 브레인스토밍을 하고 효과적으로 회의를 진행하는 것이 매우 중요합니다. 해결책을 생각해 냈다면 테스트를 하고, 실패 방지책을 마련한 후, 프로세스에 적용합니다. 이 과정에서는 일반적으로 계획-실행-점검-개선(PDCA) 사이클과 고장 유형 및 영향 분석(FMEA)을 사용해 잠재적인 문제를 예측합니다. 마지막으로 기존 프로세스의 문제를 해결할 때 지침으로 사용할 수 있는 상세한 시행 계획을 정리합니다.
관리(Control):
DMAIC 프로세스의 마지막 단계는 해결책의 성공 여부를 확인하고 유지하는 데 도움을 줄 것입니다. 관리 단계에서는 프로세스에 적용한 모든 변경 사항을 지속적으로 재평가할 수 있도록 관리 계획을 수립합니다. 또한, 이와 함께 실적이 다시 저하되고 새로운 문제가 발생했을 때를 대비해 대응 계획을 수립해야 합니다. 어떤 개선이 이루어졌고, 어떤 해결책이 수립되었는지를 되돌아볼 수 있는 역량은 회사에 매우 귀중한 자산으로 작용할 수 있습니다. 이 과정에서는 필수적으로 개선 과정을 문서화하고 버전을 관리해야 합니다.
한 가지 조언을 더 드리죠. 이미 DMAIC에 대해 조금이라도 알고 있는 사람이라면 첫 단계가 인식(Recognize) 단계로 시작하는 경우도 들어봤을 겁니다. 의미상으로는 사소한 차이가 있지만 이 두 가지는 본질적으로 같습니다.
DMAIC의 이점
6시그마, DMAIC의 채택은 산업계가 낭비, 결함, 과잉 생산을 없애기 위해 린 제조 방식을 도입하는 데 도움이 되었습니다. (흥미롭게도 6시그마라는 이름은 여기에 사용되는 통계 모델에서 파생된 것입니다. 통계학에서 '시그마(σ)'는 표준편차를 지칭하는 용어입니다.)
제조업계는 평균과 허용 품질 한계 사이에 더 많은 표준 편차가 있을수록 품질 한계를 초과할 가능성이 작다는 사실을 발견했습니다. 이렇게 하여 6시그마, 즉 6가지 표준 편차가 생산 한계를 규정하고, 불량을 최소화하고, 프로세스를 개선하는 표준이 되었죠.
문제의 근본 원인을 식별해 해결하는 데 사용되는 이 통계학적 접근법은 가이젠 등의 다른 방법론과 함께 1990년대와 2000년대의 제조 공정 개선에 큰 역할을 했습니다.
제조업계에 종사하든 아니든, DMAIC의 가장 큰 이점은 매우 엄격하고 철저하게 문제를 해결할 수 있다는 것입니다. 새로운 프로세스에 대한 문제 해결 방식을 실험하다 보면 어떤 점이 바뀌었는지 정확한 답을 얻기 어려울 때가 많습니다. 하지만 DMAIC를 사용하면 데이터를 사용해 진행 상황을 더 정확하게 평가하고 측정할 수 있습니다.
DMAIC의 표준화된 5단계 프레임워크를 사용하면 모두가 프로세스 각 단계의 진행 상황을 잘 파악할 수 있습니다. 모든 의사 결정과 진행 상황을 문서화함으로써 각 단계를 원활하게 진행할 수 있죠. 또한, 명확한 프로세스를 갖춘 덕분에 현재 목표와 방향성에 맞게 팀을 인도할 수 있습니다.
DMAIC를 선호하는 사람들은 특유의 반복성과 지속성을 가장 좋은 장점으로 꼽습니다. 프로세스 관리 단계에서 프로세스 관리자는 최적화된 프로세스의 영향을 계속해서 모니터링합니다. 데이터 모니터링 계획을 실행하는 과정에서 새롭게 생성된 프로세스 데이터는 자연스럽게 다음번 측정 단계에서 사용할 데이터 기준점이 됩니다. DMAIC 방법론은 비즈니스 프로세스에 관한 문제나 영향을 지속적으로 파악함과 동시에 문제에 즉각적으로 대처할 수 있는 해결책을 제시합니다.
DMAIC를 사용하면 좋은 경우
DMAIC를 도입하려면 팀의 조직력과 이해할 시간이 필요합니다. 관리자로서 "DMAIC의 혜택을 가장 많이 받는 프로세스나 팀은 무엇일까?"라는 질문을 던져보는 것이 좋습니다.
직면하고 있는 문제, 종사하는 업계, 조직 문화에 DMAIC가 적합하지 않을 수도 있습니다. 프로세스의 문제를 손쉽게 식별할 수 있고, 데이터로 뒷받침되는 간단한 해결책이 있다면 전면적인 DMAIC 프로세스 도입이 필요하지 않을 수도 있습니다.
더 이상의 실적 저하를 감당할 수 없는 더 복잡하거나 위험이 높은 프로세스상 문제의 경우, DMAIC가 현명한 선택지가 될 수 있습니다. 생각보다 더 큰 예산이 필요하더라도 프로세스를 제대로 적용할 경우 바라던 결과를 얻을 수 있을 겁니다.
DMAIC를 통한 문제 해결
DMAIC 프로젝트를 처음으로 시도할 때는 부담감을 느낄 수 있습니다. 특히 조직에 큰 문제가 있는 경우라면 말이죠. 하지만 DMAIC는 과학적 프로세스와 유사한 학문적 문제 해결 방법입니다. 탐색, 반복, 점진적 개선에 집중하면 팀에 적합한 우수 사례를 찾을 수 있고, 이는 기업에 가시적인 성공을 가져다줄 겁니다.