DMAIC란?

DMAIC 방법론을 살펴보며 데이터를 기반으로 조직의 프로세스를 실질적으로 개선하는 방법을 알아보세요.

DMAIC란?

DMAIC란 데이터를 기반으로 한 문제 해결 접근법으로, 제품, 설계, 비즈니스 프로세스를 점진적으로 개선하고 최적화하는 데 유용합니다. DMAIC는 1980년대에 Motorola 엔지니어 Bill Smith에 의해 6시그마 방법론의 일환으로 고안되었습니다. 6시그마 방법론이란 데이터와 통계를 기반으로 제조 공정에서 지속적인 품질 개선을 추구하는 기법을 말합니다.

DMAIC 프로세스의 단계

DMAIC 프로세스는 정의(Define), 측정(Measure), 분석(Analyze), 개선(Improve), 관리(Control)의 5단계로 구분됩니다. 각 단계는 이전 단계에서 생성된 정보와 데이터를 바탕으로 단계를 여러 번 반복하며 누적 효과를 낼 수 있도록 설계되었습니다.

  • 정의: 정의 단계는 문제를 설정하고, 문제를 해결하기 위해 어떤 조치를 취해야 하는지 파악하는 단계입니다. 문제와 최종 목표, 목표를 달성하는 데 필요한 범위를 명확하게 규정하는 단계이죠. 이 단계에서는 전반적인 프로세스를 이해하고, 품질을 개선하려면 어떤 요소가 필요한지 파악(CTQ)할 수 있습니다. 보통 투입과 산출은 SIPOC 모형으로 도식화할 수 있는데, 여기서 SIPOC란 공급(Supplier), 투입(Input), 프로세스(Process), 산출(Output), 고객(Customer)의 약자를 의미합니다. 이 정보는 일반적으로 DMAIC 프로세스의 체계를 규정해 놓은 프로젝트 헌장 문서에 기록됩니다.

  • 측정: 프로세스의 문제가 무엇인지 파악했다면 이제 문제가 해결되는 과정을 어떻게 관찰할 것인지 정해야 합니다. 데이터 기반 접근법인 DMAIC 프로세스에서는 양질의 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 그래서 현재 프로세스의 성능과 어떤 데이터를 분석할 것인지를 확실하게 수립하는 것이 측정 단계의 목적이죠. 이후에는 데이터 수집 계획을 토대로 변경 사항을 적용하며 성능을 모니터링하고, 프로젝트가 종료되는 시점에 그 성능을 비교합니다.

  • 분석: 이 단계가 되면 프로세스와 관련된 의사 결정을 내릴 때 사용할 수 있는 데이터 기준치를 이미 확보한 상태일 겁니다. 예상하는 바와 같이 분석 단계는 데이터를 분석하는 단계입니다. 팀원들과 함께 데이터를 사용해 현재 프로세스의 맵을 만들어 문제가 프로세스의 어떤 단계에서 시작되었는지를 파악합니다. 일부 6시그마 프로젝트에서는 데이터 분석에 더 복잡한 도구를 사용하지만, 피쉬본 다이어그램과 파레토 차트만으로도 충분히 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 이 두 가지 도구는 근본적인 원인을 분석하는 데 흔히 사용되는 도구이기도 하죠. 근본 원인을 파악했다면 이제는 팀원들의 의견이 필요한 시간입니다. 팀 투표를 통해 DMAIC 프로세스를 어떤 방향으로 이끌 것인지 결정하도록 하세요.

  • 개선: 드디어 프로세스를 실질적으로 개선할 수 있는 시간이 왔습니다. 개선 단계는 팀과 함께 DMAIC 프로세스에 적용해 측정할 수 있는 독창적인 해결책을 찾는 단계입니다. 이 단계에서 중요한 것은 팀과 함께 브레인스토밍을 하고 회의를 통해 실질적인 결과를 내는 것입니다. 해결책을 생각해 냈다면 테스트를 하고, 실패 방지책을 마련한 후, 프로세스에 적용합니다. 이 과정에서는 보통 계획-실행-확인-조치(PDCA) 사이클을 고장 유형 및 영향 분석(FMEA)과 결합해 사용하면서 잠재적인 문제를 예측합니다. 이 정보는 상세한 시행 계획으로 정리해 향후 프로세스에 해결책을 적용할 때 지침으로 사용할 수 있습니다.

  • 관리: DMAIC 프로세스의 마지막 단계는 해결책의 성공 여부를 확인하고 유지하는 단계입니다. 관리 단계에서는 프로세스에 적용한 모든 변경 사항을 지속적으로 재평가할 수 있도록 모니터링 및 관리 계획을 수립해야 합니다. 이와 함께 성능이 다시 저하되고 새로운 문제가 발생할 때를 대비한 대응 계획을 세워놓아야 합니다. 어떤 개선이 이루어졌고, 어떤 해결책이 수립되었는지를 알 수 있다는 것은 매우 귀중한 자산입니다. 이 단계에서는 필수적으로 개선 과정을 문서화하고 버전을 관리해야 합니다.

이미 DMAIC에 대해 조금이라도 알고 있는 사람이라면 첫 단계가 인식(Recognize) 단계로 시작하는 경우도 들어봤을 겁니다. 이 단계는 DMAIC처럼 철저한 문제 해결 방식을 모든 프로젝트에 적용할 필요가 없을 때, 어떤 프로젝트 또는 문제를 해결할 것인지 선정하는 단계를 말합니다.

DMAIC의 이점

6시그마와 DMAIC의 이점은 바로 군더더기 없는 제조 공정을 수립할 수 있다는 것입니다. 이 방법론의 목표는 가능한 한 많은 낭비, 불량, 과잉 생산을 없애는 것으로, 실제로 6시그마라는 이름도 여기에 사용되는 통계 모델에서 따왔습니다. 통계학에서 '시그마(σ)'는 표준편차를 지칭하는 용어입니다. 제조업계는 평균과 허용 품질 한계 사이의 표준 편차가 많을수록 품질 한계를 초과할 가능성이 작다는 사실을 발견했습니다. 이렇게 하여 6시그마, 즉 6가지 표준 편차가 생산 한계를 규정하고 불량을 최소화하며 프로세스를 개선하는 표준이 되었죠.

실제 통계학 용어에서 6시그마 품질 수준이란 제조 공정에서 100만 개 중 평균 3.4개의 불량이 발생한다는 것을 의미합니다. 제약, 항공기 제조 등의 일부 업계에서는 불량이 초래할 수 있는 무시무시한 결과 때문에 제조 공정에서 더 높은 수준의 시그마를 기준으로 두기도 합니다.

프로세스 개선에 사용되는 이 통계학적 접근법은 카이젠 등의 다른 방법론과 함께 1990년대와 2000년대의 제조 공정 개선에 큰 역할을 했습니다. 하지만 오늘날 다른 업계에서는 DMAIC가 어떻게 적용되고 있을까요?

DMAIC의 가장 큰 이점은 매우 엄격하고 철저하게 문제를 해결할 수 있다는 것입니다. 비즈니스 분야를 불문하고 새로운 프로세스나 워크플로의 변경 사항을 테스트하다 보면 어떤 점이 바뀌었는지 정확한 답변을 얻기 어려울 때가 많습니다. 하지만 DMAIC는 명확한 목표와 단계를 통해 변경 사항이 긍정적인 결과를 가져오는지 객관적으로 평가할 수 있는 데이터 기반 접근법이기 때문에 DMAIC를 사용하면 보다 효과적으로 진행 상황을 측정해 평가할 수 있죠. 문제의 근본 원인을 파악할 때든, 새로운 프로세스의 실질적인 영향을 파악할 때든, DMAIC를 사용해 여기에 필요한 데이터를 확보할 수 있습니다.

DMAIC는 프로세스 변경에 관한 구조적이고 표준화된 프레임워크를 제공하며, 5단계의 구분이 명확해 모두가 프로세스 각 단계의 진척 상황을 잘 따라갈 수 있습니다. 구조적이고 명확한 프로세스 덕분에 모든 의사 결정과 진행 상황을 문서화해 각 단계를 원활하게 진행할 수 있죠. 또한, 명확한 프로세스를 갖춤으로써 현재 목표와 방향성에 맞게 팀을 인도할 수 있습니다.

DMAIC의 가장 좋은 점 중 하나는 이것이 지속적으로 실행할 수 있는 반복 프로세스라는 것입니다. 프로세스 관리 단계에서 프로세스 관리자는 최적화된 프로세스의 영향을 계속해서 모니터링합니다. 데이터 모니터링 계획이 이미 실행 중인 경우, 새롭게 생성된 프로세스 데이터는 자연스럽게 다음번 측정 단계에서 사용할 데이터 기준치가 됩니다. 초기의 개선 사항이 계속 유지되지 않을 경우에는 대응 계획을 새로운 DMAIC 프로세스에 적용할 수도 있습니다. 이와 같이 DMAIC 방법론은 지속적으로 성능에 관한 문제나 영향을 파악하며 문제에 즉각적으로 대처할 수 있는 해결책을 제시합니다.

이처럼 DMAIC 프레임워크는 반복적이고 점진적인 비즈니스 프로세스 최적화를 통해 조직을 이끌 수 있는 구조화된 접근법을 제공합니다. 비즈니스의 분야, 팀/조직의 규모와 관계없이 지속적으로 성능을 개선할 수 있는 입증된 방식이죠.

DMAIC를 사용하면 좋은 경우

앞서 언급한 것처럼 DMAIC를 실행할 때 흔히들 문제가 DMAIC에 적합한지를 파악하는 인식 단계를 추가하곤 합니다. 인식 단계를 추가하는 이유는 DMAIC가 고도의 조정과 노력, 이해가 필요한 프로세스이기 때문입니다. 조직은 DMAIC를 시행해 팀과 업계, 조직 문화에 가장 적합한 방법을 찾아야 합니다. 동시에 어떤 프로세스 또는 팀이 DMAIC로부터 가장 큰 이익을 얻는지, 리소스를 어떻게 배치해야 가장 효율적인지를 고려해야 합니다.

이처럼 DMAIC는 모든 문제에 반드시 적용해야 하는 필수 사항은 아닙니다. 프로세스의 문제를 식별할 수 있고, 데이터가 뒷받침하는 간단한 해결책이 있다면 DMAIC의 모든 과정이 필요하지 않을 수 있습니다.

하지만 프로세스의 문제가 복잡하거나 큰 위험을 동반하는 경우, 성능이 저하되는 것을 감당할 수 없는 경우라면 DMAIC를 사용하는 것이 좋습니다. 리소스 비용은 조금 더 부담이 될 수 있지만 DMAIC는 절차를 지키고 중요한 단계를 건너뛰지 않도록 하며 성공적인 이행의 가능성을 높여줍니다.

DMAIC를 통한 프로세스 개선

DMAIC 프로젝트를 처음으로 시도할 때는 조금 겁이 날 수도 있습니다. 특히 조직이 해결해야 하는 문제가 중대한 문제라면 더욱더 그렇죠. DMAIC에 관해 반드시 알아야 할 점은 바로 DMAIC가 조직이나 비즈니스가 아무런 준비 없이 바로 실행해 적용할 수 있는 프로세스는 아니라는 것입니다. 오히려 반복과 점진적인 개선을 통해 팀과 조직에 맞는 우수 사례를 찾을 수 있는 발견의 과정이라고 할 수 있죠. 조직이 직면한 모든 문제에 DMAIC가 필요한 것은 아니지만, DMAIC를 도입하면 프로세스를 실질적으로 개선하면서 결국에는 눈에 띄는 발전을 이룰 수 있습니다.