Case Study - IBM

SolutionⅠ표준 및 평가 지표평가및보상품질관리원칙 및 목표 정의지속적인 관리(모니터링 및 수정)품질관리조직가정, 두 번째 단계는 방정식을 세우는 것, 마지막 단계는 해를 풀어가는 것이다.우리는 제품의 생산에서 무수히 많은 문제를 만나며 이를 해결하려고 한다. 데이터 품질에 대한 문제의 경우도 마찬가지라 생각된다.문제를 인식하였으면 이를 해결하기 위한 현재의 상태 점검, 즉 우리 회사의 데이터 수준과 이로 인한 문제점 파악(가정)을 시도하고현 상태에 대한 분석을 통한 해결 방정식을 세워(2단계 : 방정식을세움- 사내의 데이터 관리 프레임워크 구축) 이를 실천(3단계 : 해를 구함)해 가야 할 시점이 아닌가 생각된다.데이터 관리 프로세스그림 5. 데이터 품질 관리를 위한 프레임워크제품 개발에 대한 비중이 증가하고 있기 때문이다.일례로 유럽의 자동차 산업의 경우 20% 이하의 개발 업무만이OEM에서 이루어지고 있으며, 80% 이상은 협력사를 통해 이루어진다고 한다. 참조 3그리고 데이터 공유 방식도 와 같이 계층적인 구조에서 수평적인 구조로 변화하고 있어 데이터 통일성 유지를 위해서도데이터의 표준화와 이의 검증이 더욱 절실하게 필요로 하게 되었다.제품 데이터 품질에 관한 연구는 VDA(독일), GALIA(프랑스),ODETTE(스웨덴), AIAG(미국), FCAI(호주)와 JAMA(일본)를 주축으로 해서 설립된 SASIG에서 진행 중이며, 제품 데이터 품질에 대한 부분은 독일의 VDA4955/2 문서를 바탕으로 해서 업데이트가진행 중이다.국내에서는 2004년 KAMA에서 국내 PDQ 가이드 라인을 소개하였다. 참조 4■ 참고문헌1. Manuel contero, "Product Data Quality and Collaborative Engineering",IEEE May/June 20022. SASIG, "SASIG Product Data Quality Guidelines for the GlobalAutomotive Industry", 20043. Anna Wasmer (PDTec GmbH), "European Automotive Status andDirection in Product Data Exchange", Auto-Tech, 20034. 양점삼, 한순흥, "국내 자동차 산업에서 제품데이터품질 현황", 한국CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집, 2004■용어참조* SASIG : Strategic Automotive product data Standards Industry Group* VDA : Verband der Automobilindustrie (Germany)* FCAI : Federal Chamber of Automotive Industries (Australia)* GALIA : Groupement pour l'Amelioration des Liaisons dans l'IndustrieAutomobile (France)* ODETTE Sweden* AIAG : Automotive Industry Action Group (U.S.)* JAMA : Japan Automotive Manufacturers Association (Japan)제품 데이터 품질 향상을 위한 방안데이터 품질을 향상시키기 위해서는 회사가 목표로 하는 품질 목표를 수립하여 이를 달성하기 위한 조직, 표준, 데이터 품질관리 및 관리 프로세스의 정립이 필수적이며 데이터 품질 향상을 위한 적절한평가와 보상이 뒤따라야 할 것이다(그림 5).맺음말공학에서의 문제를 푸는 단계를 3단계로 요약할 수 있다. 첫 단계는남창수 과장다쏘시스템 한국지사PLM 서비스 사업부cs_nam@ds-kr.com18|2005|August