PDCA로 본 품질관리 학습 소감

오늘 품질관리 파트를 공부하면서 PDCA 순환이 단순한 슬로건이 아니라, 불량 원인을 체계적으로 좁혀 가는 실제 작업 흐름이라는 사실이 인상적이었다. 특히 공정 데이터를 SPC로 시각화한 뒤 파레토 차트로 개선 우선순위를 잡는 과정에서, 숫자가 문제의 크기와 방향을 명확히 말해 준다는 점을 새삼 깨달았다. 덕분에 그동안 막연했던 “품질 개선”이 구체적인 단계별 활동으로 연결됐고, 작업자가 느끼는 품질 스트레스가 ‘측정→분석→개선’으로 분산된다는 것도 이해했다.

다만 통계 지식이 얕아 관리도 해석에 시간을 쓰고, 샘플 수가 적으면 변동성을 과대평가할 수 있다는 한계도 명확히 드러났다. 남은 기간 동안 기본 통계와 엑셀 매크로를 복습해 실제 데이터로 PDCA를 반복 적용해 볼 계획이다. 작은 성공 사례라도 만들어야 학습이 몸에 밸 것 같아, 매주 한 개씩 개선 항목을 정하고 실행→검증→표준화까지 경험해 보려 한다. 실무에서 “지속적 개선”이 단골 구호로 끝나지 않도록, 이번 학습을 계기로 습관까지 바꾸어 보겠다.