강남블렌딩으로 불량률 1% 이하 달성한 비결

강남에서 블렌딩을 업으로 삼은 지 12년이 넘었다. 액상과 분말을 다룬 프로젝트만 300건쯤 된다. 화장품 원료부터 식품 향미, 산업용 보조재까지 성격은 다 달랐지만, 불량의 뿌리는 놀랄 만큼 비슷했다. 점도와 수분, 입도, 온도와 전단력, 그리고 작업자의 손. 이 다섯 가지가 어긋나면 시험성적서가 멀쩡해도 현장은 어김없이 흔들린다. 강남블렌딩 이름으로 납품하는 제품의 불량률을 1% 아래로 내린 일은 한 번의 아이디어가 아니라 다층의 습관을 쌓은 결과였다. 흔히 듣는 멋진 구호 대신, 현장에서 실제로 통했던 디테일만 이야기해 보겠다.
우리가 말하는 불량의 정의부터 맞춘다
불량률을 깎아내리려면 먼저 불량을 헷갈리지 않게 정의해야 한다. 업체에 따라 보고 기준이 제각각이라 수치 놀음이 시작되기 쉽다. 우리는 외관 불량, 성능 불량, 공정 불량을 나눠 관리한다. 외관은 침전, 변색, 기포, 응집 같은 눈에 보이는 문제다. 성능은 점도 범위 이탈, pH 편차, 입도 분포 불량처럼 품질 지표에서 벗어난 경우다. 공정 불량은 배치 번호 누락, CIP 미완료, 혼합 시간 미준수 같은 절차 실패다. 셋 중 하나라도 걸리면 불량으로 친다. 당연해 보이지만, 이 합의가 흔들리면 1% 아래 성과는 환상에 그친다.

수치 측정도 표준을 잡아야 한다. 점도는 25도에서 Brookfield LV2 스핀들 기준으로 측정한다. 온도가 1도만 흔들려도 3에서 5%까지 달라진다. 입도는 레이저 회절법으로 D50, D90을 기본 지표로 보되, 수성계는 D90을, 유성계는 D50을 더 민감 지표로 쓴다. 수분은 칼피셔 장비로 잰다. 휴대용 수분계로는 로트 간 비교만 한다. 이런 원칙을 지키지 않으면 동일 배치도 다른 숫자로 보인다. 숫자를 못 믿으면 개선 활동이 뜬구름이 된다.
원자재의 작은 편차가 결국 큰 편차가 된다
현장 사람들은 혼합기의 마력을 믿는다. 충분히 돌리면 다 섞일 거라고 말한다. 경험상 절반만 맞다. 원자재의 수분이 올라가면 분말의 분산성이 떨어지고, 그걸 만회하려고 전단을 올리면 점도와 열이 함께 올라간다. 열이 오르면 향기 성분이 날아간다. 한 끝 차이가 연쇄 반응을 낳는다.

강남블렌딩에서 처음 한 일은 원자재 카드를 고도화한 것이다. 납품서에 적힌 평균 수치만으로는 부족했다. 계절마다 수분과 점도가 어떻게 움직이는지, 동일 사양에서도 공급처마다 입도 분포가 어떻게 다른지, 실제 현장에서 체감한 분산성 메모를 붙였다. 예컨대 동일한 카올린이라도 A사는 D90이 42 마이크로, B사는 55 마이크로로 달랐다. 여름철 B사 물건은 덩어리 생성 빈도가 2배 높았다. 데이터로 확인하고 나서야 비로소 배합 순서를 바꿨다. 분산성이 떨어지는 분말은 용매와 혼합 전에 습윤제를 미리 프리믹스해 받쳐 줬다. 결과적으로 분산 시간을 18% 줄였고, 응집 관련 불량이 절반으로 떨어졌다.

원자재 QC 합격 기준도 재설계했다. 기존에는 합격과 불합격만 구분했다. 이제는 합격을 세 구간으로 나눴다. 녹색은 직진 투입, 노랑은 보정 투입, 빨강은 반품이다. 노랑 구간은 배합에서 습윤제 비율을 0.2에서 0.5%로 상향하고, 교반 시간을 5분 늘리는 표준 절차가 붙는다. 노랑 구간을 구분한 뒤 재작업률이 1.3%포인트 빠졌다. 반품비가 늘지 않느냐는 질문을 받는데, 실제로는 줄었다. 빨강은 초기에 걸러 공정을 통과하지 못한다. 반품 협의는 힘들지만, 공정에 들어간 뒤 재작업하는 비용을 생각하면 싸다.
레시피보다 공정 윈도우가 더 중요하다
기술자는 레시피를 신성시하지만, 운영자는 공정 윈도우를 더 신경 쓴다. 같은 레시피도 흡열과 발열, 전단 민감성에 따라 허용 범위가 전혀 다르다. 강남블렌딩에서는 공정 윈도우를 수치로 썼다. 흡입 속도 25에서 35 L분, 교반 속도 350에서 420 rpm, 전단기 주파수 27에서 31 Hz, 배치 온도 24에서 27도. 이 범위를 벗어나면 설비 화면이 노랑으로 바뀐다. 자동 경보는 심리적 압박만 준다. 색을 바꿔 눈길을 끌면 작업자가 먼저 반응한다. 미세한 시그널이 더 잘 먹힌다.

교반 순서는 제품별로 최적점이 다르다. 계면활성제가 높은 수성 포뮬라에서는 유화제를 용매에 완전히 풀고 온도를 안정화한 다음, 점증제를 늦게 넣어 응집을 피한다. 반대로 실리콘 오일계는 점증제 먼저, 유화제 나중이 좋았다. 이런 순서 최적화는 설계 단계에서 3배속 영상을 찍어 관찰했다. 거품 형성과 소멸, 와류의 모양, 레벨 변화, 작은 끊김 소리까지 체크했다. 숫자만으로는 놓치는 감각이다.
설비는 상태보다 이력이 말해 준다
설비 상태는 그때그때 좋아 보인다. 품질은 이력이 지킨다. 교반기 베어링 교체 주기를 시간 기준에서 진동 기준으로 바꿨다. 매주 진동 수치를 기록하고, 편차가 15% 이상 커지면 교체 시점으로 잡았다. 플런저 펌프 씰은 누유가 생기기 전, 스트로크 당 압력 회복 시간이 평균 대비 20% 늦어지면 교환했다. 교정도 깔끔히 해야 한다. 점도계는 매월 실리콘 오일 표준액으로 25도에서 검교정했다. 실제 공정은 20에서 28도가 흔하기 때문에 교정 시 온도 드리프트를 방정식으로 보정해 장비에 주입했다. 현장 장비 화면에 보정된 점도가 뜨니, 작업자가 나중에 엑셀로 환산할 일도, 실수도 줄었다.

CIP 시퀀스는 O-링 하나 때문에 무너진다. 우리는 CIP 후 전도도 복귀 시간을 지표로 삼았다. 세정액에서 헹굼수로 넘어간 뒤, 전도도가 초기값으로 떨어지는 데 7분 이상 걸리면 해체 점검으로 전환했다. 이 기준을 세우고 나서 미량 오염 재작업이 거의 사라졌다. 한 번은 전도도 센서가 멀쩡했는데도 복귀가 느렸다. 알고 보니 탱크 윗부분의 사선 용접부에 미세한 거친 면이 있어 기름 성분이 계속 달라붙었다. 레이저 용접으로 바꾸고, 유체가 닿는 모든 곳의 조도를 Ra 0.8 이하로 통일했다.
표준작업서가 살아 움직이게 만든 기록법
두꺼운 표준작업서는 아무도 읽지 않는다. 현장에서 살아 움직이게 하려면 핵심 정보만 남기고, 애매한 지시는 날려야 한다. 혼합 단계마다 사진과 함께 한 줄만 남겼다. 스위치 온이 아니라, 350 rpm에서 5분, 용매 표면이 와류 하단과 맞닿을 때까지로 적었다. 시간 대신 현상으로 쓴 이유는 배치량이 바뀌면 시간이 달라지기 때문이다. 새 작업자가 들어왔을 때 이 문장이 가장 효과가 컸다.

작업자 교육도 달라졌다. 오리엔테이션에서는 불량 사진부터 보여줬다. 기포가 잔류하면 어떤 클레임으로 돌아오는지, 냄새가 미묘하게 달라지면 어떤 해명을 해야 하는지. 그 다음에 설비를 건드려 보게 했다. 믹서가 400 rpm에서 500 rpm으로 넘어갈 때 소리가 어떻게 바뀌는지, 질척한 와류가 맑은 와류로 바뀌는 순간이 언제인지. 귀와 눈을 먼저 세우면 경보보다 빠르게 이상을 잡아낸다. 실제로 경력 1년차가 6년차보다 먼저 잡아낸 이상 신호는 대부분 소리였다.
데이터는 압축해야 읽힌다
센서와 화면이 늘었다고 품질이 는다고 생각하면 안 된다. 데이터는 압축해야 읽힌다. 우리는 SPC를 배치마다 자동으로 그렸다. X-바 R 관리도는 점도와 pH, 입도를, P 차트는 외관 불량률을, U 차트는 천 리터당 미세 이물 검출 건수를 모았다. 여기서 중요한 건 통계적 이상 신호와 현장의 언어를 잇는 메모다. 기준선에서 벗어난 점마다 당시 온도, 자재 로트, 작업자, 전단기 주파수, 혼합 순서를 자동으로 첨부했다. 나중에 회고할 때 “그날 뭘 했더라”가 아니라 “이 조합이 문제였다”로 바로 간다.

공정능력지수 Cp와 Cpk는 관리지표로 매월 보고했다. 불량률을 1% 아래로 내리려면 Cpk가 1.33을 넘어야 한다는 건 교과서 이야기다. 현장에서는 Cpk 1.1만 넘겨도 불량률은 1%에 근접한다. 이유는 명확하다. 외관과 성능 불량의 분포가 대칭이 아니다. 상한 쪽으로는 고객이 느끼지 못한다. 하한 쪽으로는 곧바로 문제로 돌아온다. 그래서 하한에 더 빡빡한 가중치를 둔 편향 지표를 별도로 썼다. 이 지표를 보면서 교반 에너지 투입을 낮추더라도 하한 침범을 피하는 전략을 세웠다.
미세한 환경 관리가 거품을 만든다
온도와 습도, 압력 차가 거품과 응집에 얼마나 민감한지 몸으로 배웠다. 강남쩜오블렌딩 프로젝트에서 가장 먼저 한 건 도어 도킹 구역의 에어커튼 세기를 바꾸는 작업이었다. 트럭이 들어올 때마다 실내 압력이 출렁였고, 혼합기 상부의 흡기 필터를 통과해 공기가 급히 들어오면서 거품이 올라왔다. 필터 자체 문제로 오해해 교체를 몇 번이나 했지만, 원인은 기류였다. 에어커튼 세기를 높이고, 도킹 타임에 혼합 종료 단계를 겹치지 않도록 스케줄을 조정했다. 그 뒤로 거품성 불량이 0.6%에서 0.1%로 떨어졌다.

습도는 분말 취급에 직결된다. 여름철에는 원료 창고 안쪽이 바깥쪽보다 항상 더 젖는다. 하역 동선 때문에 문이 자주 열리는 탓이다. 문제는 안쪽 팔레트가 앞쪽 팔레트에 가려져 교체가 늦어진다는 점이다. FIFO가 무너진다. 간단하게 위치를 바꾸고, 스캐너로 입출고 시점을 읽어 화면에 색깔로 띄웠다. 10일 이상 정체된 로트는 화면에서 빨강이 된다. 습윤 이슈는 며칠만 쌓여도 다음 달까지 영향을 끌고 간다. 작은 디스플레이가 이를 끊어 줬다.
시생산에서 답을 찾는 설계실험
종종 레시피 최적화를 책상에서만 한다. 시생산은 비싸고 귀찮다. 그래도 필요할 때가 있다. 쩜오블렌딩 의뢰 건에서 DOE를 설계해 세 가지 요인과 세 수준을 잡았다. 전단기 주파수, 투입 순서, 소포제 비율이다. 반응변수는 점도, 기포 잔류율, 향기 손실률로 잡았다. 교호작용이 엮여 있을 것 같아 중앙합성계획으로 17회 실험을 했다. 의외였던 건 소포제를 늘릴수록 향 손실이 빨랐다는 점이다. 소포제를 줄이고, 투입 순서를 바꾸되, 전단기를 중간에 잠깐 끄는 게 최적점이었다. 이 결과를 반영하자 한 배치당 에너지 소비가 8% 줄었고, 향 안정성이 30일 보관 기준으로 12% 개선됐다. 숫자를 확보해야 과감히 바꿀 수 있다.
자동화가 만능은 아니다
자동 계량과 자동 투입은 불량률을 단숨에 낮춘다. 하지만 자동화가 강하면 작업자는 감각을 잃는다. 우리는 자동 계량을 기본으로 하되, 매일 첫 배치 때는 수동 검산을 붙였다. 자동 저울이 250 kg을 라벨대로 계량했는지, 25 kg 표준추로 10회 연속 검증한다. 자동 밸브의 개구 시간이 양품 기준에서 얼마나 벗어나는지 로그를 보게 했다. 사람의 눈이 로그를 따라가면 시스템의 사각이 드러난다. 한 번은 밸브 개구 시간이 정상이었지만, 실제 유량이 줄어드는 일이 있었다. 내부에 미세한 석출물이 생겼고, 자동화 로직에서는 감지를 못했다. 수동 검산으로 잡아냈다.

현장 자동화의 적은 예외 상황이다. 설비 청소 후 센서가 젖어 있을 때, 가성소다가 잔류할 때, 작업 시작 직후 라인에 공기가 들어 있을 때. 이런 상황을 자동 로직으로 모두 덮으려 하면 과제만 늘어난다. 대신 예외 상황 체크를 작업자 루틴에 넣고, 그 결과를 기록해 통계로 보게 한다. 사람과 시스템이 서로의 빈틈을 메우는 식으로 짝을 지었다.
구체적인 수치로 본 개선 사례
감성적인 이야기를 싫어하는 독자가 많다는 걸 안다. 숫자를 남긴 한 사례를 공유한다. 고점도 수성 블렌딩 제품 A는 초기 불량률이 3.8%였다. 불량 유형은 기포 1.6%, 점도 이탈 1.1%, 외관 혼탁 0.7%, 나머지는 공정 서류 누락이었다.

첫 달에는 원자재 수분 기준 개편과 노랑 구간 도입만 했다. 기포 1.2%, 점도 0.9%로 떨어졌다. 둘째 달에는 교반 순서 변경과 전단기 주파수 최적화를 반영했다. 기포 0.6%, 점도 0.7%, 혼탁 0.3%가 되었다. 셋째 달에는 에어커튼, 도킹 스케줄 조정, CIP 전도도 복귀 기준을 적용했다. 기포 0.1%, 점도 0.6%, 혼탁 0.2%, 공정 불량 0.1%. 세 달 만에 전체 1.0%까지 내려왔다. 넷째 달에는 작업자 교육을 거듭하고, 자동 계량 검산을 루틴으로 만들었다. 최종 0.7%를 달성했다. 이후 6개월 평균은 0.8%대에서 유지 중이다. 업체별로 환경과 제품군이 다르니 결과가 달라질 수 있지만, 순서와 방법론은 대부분 통한다.
협력사가 절반이다
강남블렌딩의 간판만 내걸고 품질을 떠받치긴 어렵다. 협력사와 함께 움직여야 한다. 납품 일정이 지연될 때, 우리는 보통 공정을 압축하려는 유혹을 받는다. 그러나 지연의 원인을 협력사와 정확히 나눠 잡는 쪽이 오래 간다. 예를 들어 실리카 미분체의 로트 변경 후 불량이 급증했을 때, 공급사는 사양이 같다고 주장했다. 내부 입도 분포와 수분을 더 자세히 확인해 달라고 요청했고, 그쪽도 레이저 회절기 교정을 새로 했다. 결과는 D90이 10%가량 상향 이동한 상태였고, 수분이 0.4%포인트 증가했다. 공급사는 건조 공정에 미세 조정을 넣었고, 우리는 습윤제 폭을 계절 표로 만들어 공유했다. 그 뒤로는 로트 변경이 두려운 이벤트가 아니라, 서로 미리 정보를 당기는 구간이 되었다.
쩜오블렌딩과 강남쩜오블렌딩이 의미하는 것
현장에서 쩜오블렌딩이라는 표현을 종종 듣는다. 0.5 단위의 배합 변경 혹은 반 배치 생산을 의미할 때가 많다. 강남쩜오블렌딩 프로젝트에서는 실제로 반 배치 최적화를 요청받았다. 반 배치는 흔히 스케일링 문제를 일으킨다. 와류 형성 임계가 변하고, 전단 영역이 줄며, 벽면 효과가 커진다. 같은 30 Hz라도 에너지 밀도가 바뀐다. 이를 우회하려면 회전수 비가 아니라 Tip speed를 맞춰야 한다. 임펠러 직경과 회전수를 곱해 말단 속도를 맞추고, 배플 수를 조정해 난류를 유지했다. 반 배치에서 점도가 낮게 나와 하한 침범이 잦았는데, 말단 속도 보정으로 해결했다. 반 배치를 연속적으로 합치는 경우, 각 배치의 pH와 점도 편차가 합쳐지면서 외관이 탁해지는 문제가 있었다. 합치기 전 15분 정지 시간을 주어 기포를 가라앉히고, 혼합기의 흡입 측에서 소포제를 점적하는 방법으로 색감과 탁도를 지켰다.

쩜오블렌딩은 공정 계획에도 유용하다. 시험생산과 본생산의 간극을 줄이기에 좋다. 다만 반 배치가 잦으면 청소 빈도가 늘어나고, CIP가 설계보다 자주 돈다. 세정수와 세정제 비용이 올라간다. 일정 관리가 빡빡해져 작업자 피로가 높아지기 쉽다. 우리는 반 배치를 허용하되, 주당 횟수에 상한을 두고, 연속 두 번 이상은 금지했다. 피로가 겹치면 사고가 난다.
비용과 속도, 둘 다 잡을 수 있을까
불량률 1% 아래를 목표로 잡으면 비용이 먼저 떠오른다. 당장은 단가가 오를 수 있다. 하지만 총비용으로 보면 재작업과 클레임, 납기 지연에 드는 숨은 비용이 더 크다. 계산법이 중요하다. 불량 1%는 배치마다 10분의 지연을 부른다. 재작업은 보통 원 배치의 30에서 60% 시간을 차지한다. 소포제와 점증제 추가가 공정의 끝에 붙으면 균일화에 20분이 더 걸린다. 물류는 재라벨 작업을 다시 한다. 서류도 다시 쓴다. 이 전체를 합치면 배치당 평균 2.3시간이 날아간다. 불량률을 0.8%에서 0.6%로 줄이는 0.2%포인트 개선이, 한 달 120배치 기준으로 55시간의 가용 시간을 만든다. 그 시간은 추가 매출로 바로 바뀐다. 비용은 그렇게 회수된다.

다만, 타이트한 공정 윈도우와 센서 도입, 작업자 교육에 초기 투자가 필요하다. 현장에서는 공정 윈도우를 넓게 두고 대충 맞추는 방식이 빠르게 느껴지지만, 축적된 변동이 결국 뒤에서 발목을 잡는다. 초반에 지루할 만큼 세세하게 정의하고, 중간 점검을 자주 하면, 후반에 속도가 붙는다. 이 리듬을 조직이 받아들이기까지 3개월 정도 걸렸다.
유지 전략, 한 줄 요약을 위한 체크포인트 원자재 QC 합격 구간을 세 등급으로 나누고, 노랑 구간 보정 레시피를 표준화한다. 공정 윈도우를 숫자로 정의하고, 범위 이탈 시 화면 색상으로 경고한다. CIP 후 전도도 복귀 시간 기준을 설정해 설비 내부 오염을 조기 차단한다. 자동 계량과 수동 검산을 같이 운용해 시스템의 사각을 메운다. DOE로 교호작용을 확인하고, 최적 조건을 말단 속도와 순서로 기록한다. 실수와 엣지 케이스에서 배운 것들
예외는 늘 뒷문으로 들어온다. 대체 원료를 썼는데 수분이 겨울철 기준으로 나왔다. 창고는 여름인데, 원료는 겨울이었다. 배치 시작 10분 후 거품이 폭발했다. 단순히 함량을 보정하지 말고, 시작 온도를 바꾸는 게 더 확실하다는 걸 배웠다. 냉간 상태에서 점도가 낮으면 전단이 과하게 걸리고, 거품이 생긴다. 그래서 원료가 겨울 수분을 달고 오면, 공정 시작 온도를 2도 높였다. 기포성 불량이 눈에 띄게 줄었다.

또 하나. 소량 첨가제의 계량이 오차를 키운다. 0.05%의 항산화제를 2 L 비커로 달면 정확도가 떨어진다. 마이크로 피스톤 펌프로 바꿨다. 이 장비는 유지비가 든다. 대신 반복성이 훨씬 높다. 작업자는 익숙한 도구를 좋아하지만, 방울 몇 개가 결과를 뒤집는다. 이때는 채찍보다 당근이 낫다. 마이크로 펌프를 쓰면 재작업이 얼마나 줄고, 그게 개인의 야근을 얼마나 깎는지 실제 달력으로 보여줬다. 수긍이 빠르다.

또 다른 엣지 케이스는 실리콘계 폼 소거제를 쓴 후 도장 공정에서 도막 결함이 나온 사건이다. 실리콘이 도장 표면 결을 방해한 것이다. 소거제를 바꾸고, 도장 전 세정에서 IPA를 2% 더 올려 해결했다. 공정 간 영향은 늘 숨어 있다. 품질은 늘 다음 공정과 상의해야 완성된다.
흔들리지 않는 루틴으로 만든 1% 이하
강남블렌딩의 하루는 크게 다르지 않다. 아침 미팅에서 전날의 이탈 지표를 보고, 당일의 원자재 로트 변동을 확인한다. 첫 배치는 베테랑이 맡고, 둘째와 셋째 배치는 신입에게 충분한 시간을 준다. 점심 직전, 설비 소리를 한 번씩 들어 본다. 오후에는 CIP와 교정 기록을 확인한다. 저녁에는 다음 날 도킹 스케줄과 혼합 종료 계획을 조정한다. 단조롭지만 빈틈이 없다. 불량률 1% 강남쩜오블렌딩 https://gangnamblending2.isweb.co.kr/ 아래는 특별한 기술도, 거창한 구호도 필요 없다. 필요한 건 눈앞의 변동을 줄이는 작은 결정의 연속이다.

강남쩜오블렌딩처럼 반 배치가 잦은 일정에서도 루틴이 살아 있으면 흔들리지 않는다. 계절이 바뀌고, 원료가 흔들리고, 사람이 바뀌어도 기준선은 유지된다. 데이터는 말이 많지 않아야 한다. 화면에 뜬 두세 개의 색깔만으로 작업자가 움직이면 된다. 기록은 과거를 붙잡지만, 현장의 눈과 귀는 현재를 잡는다. 두 가지가 함께 있을 때, 불량률 1% 아래는 무리가 아니다.
마지막으로 남기는 단서
불량률이라는 숫자는 유혹적이다. 하지만 장기적으로는 고객 경험이 더 큰 지표다. 외관상 문제가 없더라도, 향의 지속성이 짧아지면 고객은 알아챈다. 점도가 기준 안이라도, 펌핑감이 달라지면 바로 피드백이 온다. 품질 지표에 고객의 촉감을 반영할 방법을 고민해야 한다. 우리는 패널 테스트를 월 1회 붙였다. 브루크필드 점도는 그대로인데, 손으로 느끼는 질감이 바뀌는 시점이 있었다. 그때는 분자량 분포가 미세하게 이동한 경우가 많았다. 겉보기 수치만 쫓다 보면 이 신호를 놓친다.

강남블렌딩을 포함해, 이름보다 중요한 건 습관이다. 쩜오블렌딩 같은 변칙 일정도, 표준을 세우고 기록하면 변칙이 아니다. 요령은 간단하다. 원자재를 정확히 분류하고, 공정 윈도우를 숫자로 세우고, 설비 이력을 듣고, 현장을 보며, 데이터를 압축하고, 예외를 사람이 붙잡는다. 모두가 아는 말이지만, 모두가 매일 하진 않는다. 결국 차이는 여기서 생긴다.
일일 점검을 위한 한 장 메모 첫 배치 전 점도계와 온도계 교정값 확인, 25도 기준 표준액 측정 기록. 원자재 로트 변경 목록 확인, 노랑 구간 보정 레시피 적용 여부 점검. 도킹 스케줄과 혼합 종료 시간 겹침 방지, 에어커튼 상태 확인. CIP 전도도 복귀 시간 기록, 기준 초과 시 해체 점검 호출. 자동 계량 로그와 수동 검산 결과 비교, 편차 초과 시 설비 점검 예약.
현장은 늘 변한다. 하지만 작은 기준의 반복은 변하지 않는다. 그 반복이 불량률을 누르고, 고객과의 약속을 지킨다. 강남블렌딩이 1% 아래를 유지하는 이유도 그 이상도 이하도 아니다.