공정 품질 관리도의 경우

대시보드를 이용해 조직 내외부의 누구에게나 쉽게 공유할 수 있는 9가지 다른 통제 차트를 만들 수 있습니다. 이 항목에서는 각 컨트롤 차트에 대한 설명과 각 컨트롤을 만들 때 찾을 수 있는 옵션에 대해 설명합니다.

이 항목의 내용

관리도 추가
관리도
데이터 입력
Scale
Parameters
Estimate

제한
Tests
단계
Display
기준선과 경고를 제어 차트에 추가하세요

관리도 추가

컨트롤 차트를 추가하려면 창에서 컨트롤 차트를 자산 끌어서 놓습니다 캔버스에. Minitab Connect 기본 제목, 자산 표현, 대시보드와 연관된 데이터 뷰를 담은 드롭다운을 포함하는 자리 자산 카드를 추가합니다. 컨트롤 차트에 사용할 데이터 뷰를 선택하세요. 그런 다음 을 선택하여 열기 관리도에 대한 대화 상자를 엽니다.

참고

자산을 생성하기 전에 반드시 데이터 뷰를 선택해야 합니다. 패널 사용해 데이터 데이터 뷰를 선택하려면.

관리도

대시보드에서 9개의 서로 다른 제어 차트를 만들 수 있습니다.

개체[I] 관리도: 부분군에 없는 개별 관측치인 계량형 데이터가 있는 경우 공정의 평균을 모니터링하려면 사용합니다 개체[I] 관리도 . 시간이 지남에 따라 공정의 안정성을 모니터링하여 공정의 불안정성을 식별하고 수정하려면 이 관리도를 사용합니다.
I-MR 관리도: I-MR 관리도 를 사용하여 부분군이 아닌 개별 관측치인 계량형 데이터가 있는 경우 공정의 평균과 변동을 모니터링할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 공정의 안정성을 모니터링하여 공정의 불안정성을 식별하고 수정하려면 이 관리도를 사용합니다.
Laney P' 관리도: (P'는 P 소수로 발음됨)Laney P' 관리도를 사용하여 공정에서 생성되는 불량품의 비율을 모니터링하고 데이터의 과대산포 또는 과소산포를 조정합니다. 과대산포가 있으면 전통적인 P 관리도에서 관리 한계를 벗어나는 것으로 표시되는 점이 증가할 수 있습니다. 과소산포가 있으면 전통적인 P 관리도에서 관리 한계를 벗어나는 것으로 표시되는 점이 너무 적을 수 있습니다. Laney P' 관리도는 다음 조건을 감안하여 수정됩니다. 자세한 내용은 과대산포 및 과소산포에서 확인하십시오.
Xbar-R 관리도: 를 Xbar-R 관리도 사용하여 연속형 데이터와 부분군 크기가 8 이하인 경우 공정의 평균과 변동을 모니터링합니다. 시간이 지남에 따라 공정의 안정성을 모니터링하여 공정의 불안정성을 식별하고 수정하려면 이 관리도를 사용합니다.
Xbar-S 관리도: 를 Xbar-S 관리도 사용하여 연속형 데이터와 부분군 크기가 9 이상인 경우 공정의 평균과 변동을 모니터링할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 공정의 안정성을 모니터링하여 공정의 불안정성을 식별하고 수정하려면 이 관리도를 사용합니다.
U 관리도: a U 관리도 를 사용하여 단위당 결점 수를 모니터링하며, 여기서 각 항목에는 여러 결점이 있을 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 공정의 안정성을 모니터링하여 공정의 불안정성을 식별하고 수정하려면 이 관리도를 사용합니다.
P 관리도: P 관리도 를 사용하여 불량품의 비율을 모니터링할 수 있으며, 여기서 각 품목은 합격 또는 불합격과 같은 두 가지 범주 중 하나로 분류될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 공정의 안정성을 모니터링하여 공정의 불안정성을 식별하고 수정하려면 이 관리도를 사용합니다.
C 관리도: C 관리도 를 사용하여 각 항목에 여러 결함이 있을 수 있는 결함 수를 모니터링합니다. 부분군 크기가 같은 경우에만 C 관리도를 사용해야 합니다. 시간이 지남에 따라 공정의 안정성을 모니터링하여 공정의 불안정성을 식별하고 수정하려면 이 관리도를 사용합니다.
지수가중이동평균[EWMA] 관리도: 를 지수가중이동평균[EWMA] 관리도 사용하여 낮은 값과 높은 값의 영향을 받지 않고 공정 평균의 작은 이동을 탐지합니다. 지수가중이동평균[EWMA] 관리도는 작은 값과 큰 값의 영향을 제거하는 지수가중이동평균[EWMA]을 모니터링합니다. 관측치는 개별 측정값이거나 부분군 평균일 수 있습니다. 지수가중이동평균[EWMA] 관리도의 이점은 작거나 큰 값의 영향을 별로 받지 않는다는 것입니다.

데이터 입력

데이터를 입력하는 방법은 관리도의 유형에 따라 다릅니다. 아래에서 데이터 입력 설정과 일치하는 옵션을 선택합니다.

변수

개체[I] 관리도, I-MR 관리도, 및 C 관리도의 경우 변수에 대한 모든 측정값이 하나의 열에 있어야 합니다. 에서 변수측정 데이터의 한 열을 입력합니다.

이 워크시트에서 가중치 에는 개별 관측치의 가중치가 포함됩니다.

C1
가중치
785.92
830.36
798.43
812.56
799.63
822.72
786.64
803.66
811.29
826.74

All observations for a chart are in one column 전략 Observations for a subgroup are in one row of columns

Xbar-R 관리도, Xbar-S 관리도, 및 지수가중이동평균[EWMA] 관리도의 경우 데이터 입력은 관측치가 설정된 방식에 따라 달라집니다. 데이터를 가장 잘 설명하는 옵션을 선택합니다.

All observations for a chart are in one column

측정 데이터가 한 열에 있는 경우 이 옵션을 선택한 다음 측정 데이터 열을 입력합니다. 에 부분군 크기모든 부분군의 크기가 같으면 부분군 크기를 입력합니다. 그렇지 않으면 각 측정의 출처를 나타내는 부분군을 식별하는 값 열을 입력합니다.

이 워크시트에서 측정 에는 측정값 데이터가 포함됩니다. 부분군 은 각 측정이 속한 하위 그룹을 식별합니다.

C1-T	C2
부분군	측정
1	10
1	13
1	10
2	8
2	8
2	9

Observations for a subgroup are in one row of columns

워크시트의 각 행에 하나의 부분군에 대한 측정 데이터가 포함되어 있으면 이 옵션을 선택한 다음 측정 데이터가 포함된 열을 입력합니다.

이 예제에서 Measurement_1, Measurement_2, Measurement_3 에는 측정 데이터가 포함되어 있습니다. 부분군 1에 대한 데이터는 1행에 있고, 부분군 2에 대한 데이터는 2행에 있으며, 이런 식으로 계속됩니다.

C2	C3	C4
Measurement_1	Measurement_2	Measurement_3
10	13	10
8	8	9

변수 전략 부분군 크기

Laney P' 관리도, U 관리도, 및 P 관리도의 경우 변수 열을 입력하고 부분군 크기를 지정해야 합니다. 에 변수프로세스 데이터가 포함된 열을 입력합니다.

부분군 크기 에서 다음 작업 중 하나를 수행합니다.

모든 부분군이 같은 크기이면 크기(예: 55)를 입력합니다.
각 부분군의 크기가 포함된 열을 입력합니다.

이 워크시트에서 이상 열에는 각 하위 그룹에서 발견된 찢어짐 및 당김과 같은 결함의 수가 포함됩니다. 표본 추출된 야드 열은 부분군의 크기를 나타냅니다. 예를 들어, 행 1은 직물 120야드에서 10개의 이상이 발견되었다는 것을 나타냅니다.

C1	C2
이상	표본 추출된 야드
10	120
8	110
7	110
7	115

Weight of EWMA

에 Weight of EWMA지수가중이동평균[EWMA]에서 사용될 가중치를 입력합니다. 값은 0과 1 사이여야 합니다. 기본 가중치(0.2)와 관리 한계에 대한 표준 편차의 수를 변경하면 고유한 속성을 가진 관리도를 만들 수 있습니다. 허용 가능한 잘못된 경고 비율을 유지하면서 탐지하려는 이동 크기 및 이동을 탐지하려는 속도를 기준으로 가중치를 선택합니다. ARL(평균 런 길이) 표에서 이 두 모수의 조합을 선택할 수 있습니다. Lucas et al.¹ 광범위한 테이블을 위해.

Scale

x-축의 시간 척도를 지정합니다.

인덱스: 부분군의 개수로 x-축에 레이블을 붙입니다.
Stamp: 열의 값으로 x-축에 레이블을 붙입니다. 에서 Stamp column척도에 대한 날짜/시간, 숫자 또는 텍스트 값을 포함하는 열을 입력합니다.

Parameters

Parameters 옵션 하위 대화 상자의 탭에서 Connect가 중심선과 관리 한계를 계산하는 데 사용하는 매개변수의 과거 값을 입력합니다. 값을 입력하지 않으면 Connect가 데이터에서 추정합니다. 값을 하나만 입력하면 Connect가 데이터에서 다른 모수를 추정합니다. 매개변수는 선택한 관리도에 따라 달라집니다.

평균: 전체 차트에 대한 단일 평균을 입력합니다. 평균은 개체[I] 관리도에서 중심선을 계산하는 데 사용됩니다.
표준 편차: 전체 차트에 대한 단일 표준 편차를 입력합니다. 표준 편차는 두 관리도의 관리 한계 및 이동 범위[MR] 관리도의 중심선을 계산하는 데 사용됩니다.
Proportion: 전체 차트에 대한 단일 비율을 입력합니다.

Estimate

다음 옵션들은 하위 대화 탭 옵션 에 Estimate 있습니다.

모수를 추정하기 위한 관측치 지정

일부 관측치에 특수 원인으로 인해 수정한 오류 데이터가 있는 경우, 부정확한 모수 추정치를 피하기 위해 이러한 관측치를 계산에서 제외할 수 있습니다.

드롭다운 목록에서 생략할 관측 항목을 나열할지, 포함할 관측 중 무엇을 나열할지 지정합니다.
- 제외할 관측치를 나열하려면 를 선택합니다 Omit the following subgroups when estimating parameters.
- 포함할 관측치를 나열하려면 를 선택합니다 Use the following subgroups when estimating parameters.
관측치를 나열합니다. 관측치 범위를 나타내려면 콜론을 사용합니다. 각 관측치 또는 관측치의 범위 사이에 공백을 입력합니다.

예를 들어 관측치 2, 9, 44, 45, 46, 47을 지정하려면 2 9 44:47을 입력합니다.

Method for estimating standard deviation

Connect가 관리 한계를 계산하는 데 사용하는 표준 편차를 추정하려면 방법을 선택합니다.

평균 이동 범위[MR]: 평균 이동 범위[MR]은 두 개 이상의 연속된 점의 이동 범위[MR]의 평균 값입니다. 부분군 크기가 1인 경우 이 방법을 사용하십시오.
이동 범위[MR]의 중위수: 이동 범위[MR]의 중위수는 두 개 이상의 연속된 점의 이동 범위[MR]의 중위수 값입니다. 데이터에 이동 범위[MR]의 평균에 영향을 미치는 극단 범위가 있는 경우 이 방법을 사용하십시오.
Rbar: Rbar는 부분군 범위의 평균입니다. Rbar 방법은 표준 편차의 공통 추정치로 부분군의 크기가 2와 8 사이일 때 가장 잘 작동합니다.
Sbar: Sbar는 부분군 표준 편차의 평균입니다. Sbar 방법은 특히 부분군 크기가 8보다 클 때 Rbar보다 정확한 표준 편차의 추정치를 제공합니다.
MSSD의 제곱근: MSSD의 제곱근은 연속된 점 간 차이 제곱에 대한 평균의 제곱근입니다. 2개 이상의 연속된 점이 비슷한 조건에서 수집되었다고 합리적으로 가정할 수 없는 경우 이 방법을 사용하십시오.
Pooled standard deviation: 합동 표준 편차는 부분군 분산의 가중 평균으로, 부분군이 클수록 전체 추정치에 미치는 영향이 크다는 것을 나타냅니다. 합동 표준 편차 방법은 공정이 관리 상태에 있을 때 더 정확한 표준 편차의 추정치를 제공합니다.

특정한 공정 모수를 추정할 때 발생할 수 있는 치우침을 제거하려면 을(를) 선택하십시오 Use unbiasing constant. 불편화 상수의 사용 여부는 종종 회사의 정책이나 업계 표준에 따라 결정됩니다.

Length of moving range

이동 범위[MR]를 계산하는 데 사용되는 관측치의 수를 입력합니다. 연속되는 두 값의 유사성이 가장 높기 때문에 기본 길이는 2입니다. 길이는 다음과 같아야 합니다. 100.

데이터가 주기적인 경우 다른 길이의 이동 범위[MR]를 사용하는 것을 고려해 보십시오. 예를 들어, 분기별 데이터를 수집하는 경우, 분기마다 하나의 관측치가 계산에 포함되도록 길이가 4인 이동 범위를 사용하는 것을 고려해 보십시오.

Use Nelson estimate

서브 대화 상자의 I-MR 옵션 탭에서 Estimate 제어 한계 계산 시 비정상적으로 큰 이동 거리 값을 보정하도록 선택 Use Nelson estimate 하세요. 이 절차는 Nelson이 제안한 절차와 유사합니다. 연결 평균 이동 범위[MR]보다 3 표준 편차 이상 큰 이동 범위[MR] 값을 모두 제거한 다음 평균 이동 범위[MR]와 관리 한계를 다시 계산합니다.

제한

기본적으로 Connect는 실제 부분군 크기를 사용하여 관리 한계를 계산합니다. 부분군 크기가 서로 다른 경우 관리 한계는 고르지 않지만 관리 한계를 직선으로 만들 수 있습니다. 아래에서 When subgroup sizes are unequal, calculate control limits를 선택하고 Assuming all subgroups have size부분군 크기를 입력합니다.

이 옵션은 모든 부분군이 같은 크기가 되도록 설정되었지만 일부 부분군이 다른 크기일 때 특히 유용합니다. 예를 들어, 일부 부분군은 측정값이 누락되어 더 작습니다. 이 경우에는 부분군 크기를 원하는 크기로 설정합니다.

주의

부분군 크기를 지정하면 관리 한계 계산을 변경할 수 있으므로, 특수 원인 검정 결과가 달라질 수 있습니다. 이 옵션은 부분군 크기의 차이가 작을 경우에만 사용하십시오. 부분군 크기 간의 차이가 25% 이상인 경우 이 옵션을 사용하지 마십시오. 예를 들어, 가장 큰 부분군에 10개의 관측치가 있고 가장 작은 부분군에 8개의 관측치가 있는 경우, 차이는 20%((10- 8) / 10 = 0.2 = 20%)입니다.

예를 들어, 다음 차트들에 대한 데이터는 같지만, 두 번째 차트에 대한 관리 한계는 고정 부분군 크기를 기준으로 계산되었습니다.

Tests

하위 대화 공간에서는 옵션 컨트롤 차트에 따라 특별한 원인에 대해 1번에서 8번의 테스트를 제공합니다. 기본적으로 Connect는 테스트 1만 사용합니다. 회사 또는 업계 표준에 따라 추가 검정을 선택합니다. 조사할 관측치를 결정하고 데이터에서 특정 패턴 및 추세를 식별하려면 특수 원인 검정을 사용합니다.

드롭다운 목록에서 특수한 원인에 대해 일부 검사, 전부 검사, 전무 검사를 수행할지 지정하세요. K 값을 변경하여 각 검정을 더 민감하게 또는 덜 민감하게 만들 수 있습니다.

1 point > K standard deviations from center line: 검정 1에서는 다른 부분군에 비해 비정상적인 부분군을 식별합니다. 검정 1은 보편적으로 관리 이탈 상황을 탐지하는 데 필요한 것으로 간주됩니다. 공정의 작은 변동에 관심이 있을 경우 검정 2를 사용하여 검정 1을 보완하면 민감도가 더 높은 관리도를 만들 수 있습니다.
K points in a row on same side of center line: 검정 2에서는 공정 중심 또는 변동의 이동을 식별합니다. 공정의 작은 이동에 관심이 있는 경우 검정 2를 사용하여 검정 1을 보완하여 민감도가 더 높은 관리도를 만들 수 있습니다.
K points in a row, all increasing or all decreasing: 검정 3에서는 추세를 탐지합니다. 이 검정에서는 값이 증가하거나 감소하는 긴 일련의 연속적인 점을 찾습니다.
K points in a row, alternating up and down: 검정 4에서는 체계적인 변동을 탐지합니다. 공정의 변동 패턴이 랜덤하길 바라지만, 검정 4를 통과하지 못하는 점은 변동 패턴이 예측 가능하다는 것을 나타낼 수 있습니다.
K out of K+1 points > 2 standard deviations from center line (same side): 검정 5에서는 공정의 작은 변동을 탐지합니다.
K out of K+1 points > 1 standard deviation from center line (same side): 검정 6에서는 공정의 작은 변동을 탐지합니다.
K points in a row within 1 standard deviation of center line (either side): 검정 7에서는 때때로 양호한 관리 상태의 증거로 오인되는 변동 패턴을 식별합니다. 이 검정은 너무 넓은 관리 한계를 탐지합니다. 너무 넓은 관리 한계는 층화된 데이터로 인해 자주 나타나며, 층화된 데이터는 각 부분군 내에 체계적인 변동 원인이 존재할 때 발생합니다.
K points in a row > 1 standard deviation from center line (either side): 검정 8에서는 혼합 패턴을 탐지합니다. 혼합 패턴에서 관리 한계 근처에 표시되는 대신 중심선으로부터 멀리 떨어져 표시됩니다.

단계

에 Define stages (historical groups) with this variable 단계를 나타내는 열을 입력합니다. 특정 시간 동안 공정이 어떻게 변하는지 보여주는 과거 관리도를 만들려면 단계를 사용합니다. 기본적으로 Connect는 각 스테이지에 대한 중심선과 제어 한계를 다시 계산합니다.

아래 예에서 단계 열의 값이 1에서 2로 변경되어 단계 2의 시작을 나타냅니다. 값이 2에서 3으로 변경되어 3단계의 시작을 나타냅니다.

C1	C2
측정	단계
...	...
9	1
10	1
8	2
11	2
...	...
7	2
8	2
5	3
7	3
...	...

Display

모든 관측치 대신 가장 최근의 관측치만 보려면 관리도에 포함할 관측치 수를 입력하십시오. Connect는 여전히 모든 데이터를 사용하여 관리 한계와 중심선을 계산합니다.

참고

기본적으로 Connect는 마지막 25개의 관측치를 표시합니다. 이는 기본적으로 모든 관측치를 표시하는 Minitab 통계 소프트웨어와 다릅니다. 설정을 변경하지 않으면 두 응용 프로그램 간에 동일한 데이터로 차트를 만들지 않으면 다른 결과가 발생할 수 있습니다.

이 예에서 분석가들은 1주일 동안 매시간 데이터를 수집합니다.

모두: Connect는 모든 관측치를 표시합니다.
Last: 이 관리도에는 사용자가 입력한 값에 해당하는 가장 최근의 관측치만 표시됩니다.

기준선과 경고를 제어 차트에 추가하세요

Connect 대시보드에서 통제 차트를 만든 후, 차트에 하나 이상의 참조선을 추가할 수 있습니다. 또한, 기준선 밖에 지점이 떨어지거나 특별한 원인에 대한 검사에 실패할 때 알림을 설정할 수 있습니다.

기준선

참조선을 추가하려면 관리도를 만든 후 아이콘을 선택합니다 편집

. 오른쪽 탐색에서 탭을 선택하고 그래프 옵션 원하는 제어 차트를 선택합니다 추가 . 라인에 대해 다음 옵션을 지정할 수 있습니다.

이름: 지정한 이름은 차트의 오른쪽에서 참조선 옆에 나타납니다.
값: 참조선의 y축에 값을 입력합니다.
조작자: 통제 차트에 경고를 설정하세요. 기준선보다 크거나 작은 점이 있으면 알림을 받을 수 있습니다. 또는 기준선의 경보를 끌 수도 있습니다.
참고
참조 라인에 대한 알림을 켜도 알림을 받으려면 새 알림을 만들어야 합니다. 새 알림 설정 방법에 대한 자세한 내용은 다음 섹션을 참조하세요.
선 색: 참조선의 색상을 지정합니다.

참조선을 추가한 후 탭을 사용하여 그래프 옵션 선의 값, 색상 및 이름을 변경하거나, 경고 상태를 변경하거나, 선을 삭제할 수 있습니다.

대시보드 알림

알림을 추가하려면 제어 차트를 만든 후 아이콘을 선택하세요 새 경고

. 영향을 받은 포인트에 대해서는 새로운 데이터를 추가하거나 기존 데이터를 수정한 후에만 알림을 받습니다.

이름

경보의 이름.

유형

경보의 종류. 이메일, 문자 메시지, 또는 Connect 알림 중에서 선택할 수 있습니다.

끝

알림을 받을 사람 중 한 명 이상을 선택하세요.

이메일과 문자는 드롭다운 리스트를 사용해 사용자를 선택해 알림에 추가하세요. 드롭다운 목록에 없는 사람의 이메일이나 전화번호를 추가하고 싶다면, 해당 박스에 입력하세요. Connect가 유효한지 확인한 후, 알림 Enter 키를 눌러 이메일을 추가합니다 Enter 키를 눌러 전화번호를 추가합니다 에 추가하거나 선택하세요.

미국 전화번호는 괄호, 마침표, 대시, 공백 조합으로 10자리여야 합니다. 괄호는 지역번호에만 사용할 수 있습니다. 국제 전화번호는 + 기호로 시작해야 하며, 공백이나 구분자가 없는 최대 15자리까지 포함될 수 있습니다.

제목 줄

알림 유형을 선택할 메일 때 이메일 제목을 입력하세요.

메시지

알림이 보내는 메시지를 생성하세요.

특수 원인 검정

알림을 선택한 테스트에 맞춰 설정하세요. 차트를 생성할 때 컨트롤 차트 옵션 하위 대화 상자에서 선택한 검사만 선택할 수 있습니다. 기존 통제 차트의 특수 원인 검사는 아이콘을 선택 열기 해 편집할 수 있습니다

버튼을 선택한 옵션 후 탭을 Tests 선택하세요.

Reference Lines

컨트롤 차트에 추가한 참조선으로 알림을 설정하세요. 오른쪽 내비게이션의 탭을 그래프 옵션 사용해 라인의 값과 알림 상태를 변경할 수 있습니다.

알림을 생성 후 활성화, 비활성화, 편집 또는 삭제하려면 생략 기호를 선택하세요 헤더 바에서 선택하세요 경고 관리.

연결 경보

대시보드 외부에서 Connect는 알림을 알람(alarms)이라고 부릅니다. 구독 내의 모든 알람은 알람 페이지에서 관리할 수 있습니다. 알람 페이지를 열려면 버튼을 선택하세요 Minitab Connect

그리고 선택 경고. 알람을 우클릭해서 활성화, 비활성화, 삭제를 할 수 있습니다. 경보 페이지에서 다음 정보를 확인할 수 있습니다.

경보 상태. 초록색 원은 경보가 활성화되었음을 나타냅니다. 빨간 원은 경보가 비활성화되었음을 나타냅니다.
경보의 이름.
경보와 연결된 테이블이나 뷰.
알람과 연결된 대시보드입니다.
경보와 연결된 그래프나 차트의 종류.
경보의 고유 식별자.

¹ J.M.참조 Lucas and M.S. Saccucci (1990). "Exponentially Weighted Moving Average Control Schemes: Properties and Enhancements," Technometrics, 32, 1-12.