발행 2020.03.14. | 업데이트 2026.04.01.
공학기법은 멈춰있는 도구가 아닙니다. 40년의 엔지니어로서 공학기법의 진화에 대해 정리해 드립니다.
DFSS의 계보를 잇고, 현대의 복잡한 시스템 환경에 맞춰 차세대 공학기법까지 설명해 드리겠습니다.
DFSS 프로세스
DFSS는 설계 단계에서부터 고객의 소리(VoC)를 반영하고 강건설계를 구현하는 공학적 철학이다. 30여 가지 기법 중에서 TOP 3를 꼽으라면 다음과 같다.
DFSS를 간단히 말하면, 연구 개발의 마인드 세트 또는 공학 툴 세트 라고 말할 수 있다.
DFSS 글로벌 전문가인 신다구찌는 DFSS를 ‘고객의 소리 (Voice of Customer)와 강건 설계 (Robust Design)’으로 설명한다.
그렇다면 DFSS의 30여 가지 공학 기법 중에서 TOP 3 공학 기법은 무엇 일까.
첫째, 다구찌 강건 설계(Taguchi Robust Design)
다구찌 기법의 직교표를 활용하여 노이즈에 강건한 설계를 할 수 있기 때문이다. 많은 글로벌 자동차 기업에서도 성능에 대한 영향이 둔감한 즉 ,견고한 설계 인자를 발견하는 방법인 다구찌 강건 설계의 필요성은 지금도 강조하고있다.
둘째, 품질의 집(QFD, Quality Function Deployment)
기획 단계 부터 미래 고객의 소리를 정확하게 파악하여 반영 하는 것이 중요하다. 어떤 글로벌 기업에서든 고객의 소리를 파악 하는데 많은 비용과 시간을 투자한다.
고객의 소리를 파악해야 할 사람은 누구인가?
목마른 사람이 우물을 판다는 속담이 있는 것 처럼 엔지니어가 고객의 소리를 제대로 알고 있어야 한다.
연구소에서 기획 품질을 높여야 후공정에서의 낭비를 없앨 수 있기 때문이다.
셋째, 트리즈(TRIZ)와 공리 설계(Axiomatic Design)
이제 대한민국의 엔지니어링 수준이 세계 수준으로 올라 있기 때문에 가르쳐 줄 곳도 없고 벤치마킹을 할 대상도 없다. 따라서 경쟁 우위를 확보하기 위한 신기술 개발을 위해서는 새로운 개념 개발이 중요하다. 이를 지원해 줄 수 있는 공학 기법 중 하나가 “트리즈” 라고 생각한다. 새로운 시스템이나 툴이 도입되면 항상 조직의 저항이 있고, 도입하는 시점 부터 썩기 시작 한다. 따라서 지속적으로 모니터링하여 시스템이나 툴을 개선하는 것이 중요하다.
DFSS의 공학 기법, 즉 툴을 잘 쓰는 것이 목적이 아니다. 공학 툴을 활용하여 우수한 연구 개발 성과와 이익을 내는 것이다.
DFSS 교육 과정에서는 모든 DFSS 공학 기법을 교육시킨다. 하지만 실제 연구 개발 업무를 할 때는 30여 가지 공학 기법 중에서 필요한 공학 기법만을 선택하여 활용하기 바란다. 바둑에도 수많은 정석이 있다. 실제 바둑 대국에서도 선택하는 정석은 하나 뿐이다. 최선의 정석을 선택하는 능력이 중요하듯 연구 개발에서도 어떤 공학 툴을 선택하느냐가 좋은 연구 개발 성과가 나오는가와 직결된다. 최상의 공학 툴을 선정하는 것이 ‘행복설계’ 이다.
차세대 공학기법: 정적 분석에서 실시간 예측으로
DFSS의 정적 데이터 분석에서, 실시간 시물레이션과 AI를 결합한 ‘예측 공학(Predictive Engineering)으로 진화했다.
MBSE (Model-Based Systems Engineering)
DFSS가 문서와 통계 중심의 설계였다면, MBSE는 이를 ‘디지털 모텔’ 중심으로 전환한 공학기법이다.
핵심 가치: 설계 초기 단계부터 디지털 트윈(Digital Twin)과 연동하여 시스템으 거동을 시뮬레이션하고, 요구 사항 간으 충돌을 실시간으로 확인한다.
적용: ISO 26262(기능 안전)나 ISO 21432(사이버 보안) 대응 시, 전체 아키텍처 내에서 보안 취약점을 식별하는 데 필수적으로 사용된다.
Robust Design & Reliability Engineering 4.0
기존의 강건 설계(Robust Design)가 다구치 기법 같은 실험계획법에 의존했다면, 지금은 빅 데이터와 AI를 결합한 신뢰성 공학으로 진화했다
진화 포인트: 사후 분석(Reactive)에서 예측형 신뢰성(Proactive Reliability)으로의 변화
적용: SDV(소프트웨어 중심 자동차)에서 OTA(Over-the-Air) 업데이트를 통해 주행 데이터를 분석하고 차량의 하드웨어 수명을 예측하는데 쓰인다.
Agile-Six Sigma Hybrid (Agile Design)
DFSS의 엄격한 프로세스는 속도가 생명인 현대 소포트웨어 개발 환경에서는 다소 무겁다는 평가다. 이를 보완하기 위해 Agile의 유연성과 Six-Sigma의 데이터 정밀도를 혈합한 형태가 등장했다.
진화 포인트: 선형적 설계(Waterfall)에서 반복적 점진 설계(Iterative Design)로의 변화.
핵심가치: DFSS의 분석 도구(QFD, FMEA)를 사용하여 방향을 잡되, 짧은 주기(Sprint)로 프로토타입을 만들어 검증한다.
적용: 자율주행 시스템의 Fail-Operational(고장 시에도 작동) 설계 및 사이버보안의 침입 탐지 및 대응(IDPS) 전략.
공학기법의 개발 과정을 이해하고, 진화된 공학기법을 활용하여 글로벌 최고의 제품 개발을 하기 바란다.
결론: 공학 도구에 매몰되지 말고 가치를 설계하라
공학 기법(도구)를 잘 쓰는 것 자체가 목적이 되어서는 안된다.
중요한 것은 이 도구들을 활용해 글로벌 경쟁력을 갖춘 우수한 성과와 이익을 내는 것입니다. 진화된 공학 기법을 유연하게 활용하여 세계 최고의 제품 개발을 이끄는 엔지니어가 되시기 바랍니다.■
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