다중 변수에 대한 정규 공정 능력 분석에 대한 공정 데이터

다중 변수에 대한 정규 공정 능력 분석과 함께 제공되는 모든 공정 데이터 통계량에 대한 정의 및 해석 방법을 확인해 보십시오.

규격 하한

공정의 규격 하한(LSL)은 제품 또는 서비스에 대해 최소로 허용되는 값입니다. 이 한계는 공정이 어떻게 수행되고 있는 지가 아니라 공정이 어떻게 수행되어야 하는지 나타냅니다. LSL은 공정 능력 분석을 설정할 때 지정합니다.

참고

공정 능력 분석을 수행할 때 데이터 변환을 사용하는 경우, Minitab에서는 변환된 데이터의 규격 하한(LSL)*도 계산합니다.

해석

고객 요구 사항을 정의하고 공정이 요구 사항을 충족하는 품목을 생산하는지 여부를 평가하려면 LSL 및 USL을 사용합니다.

규격 상한과 규격 하한은 히스토그램에 수직 파선으로 표시됩니다. 측정값이 규격 한계 내에 있는지 여부를 평가하려면 히스토그램 막대와 이 선을 비교하십시오.

규격 산포는 규격 상한과 규격 하한 간의 거리(USL – LSL)입니다. 한 회사에서 볼펜을 생산하고 볼의 목표 바깥 지름이 0.35mm라고 가정합니다. 볼 바깥 지름의 허용 범위는 0.34 ~ 0.36mm입니다. 그러므로 LSL은 0.34, USL은 0.36, 규격 산포는 0.02mm입니다.

Minitab에서는 규격 산포를 공정 산포와 비교하여 공정 능력을 결정합니다.

목표값

목표값은 고객 요구 사항을 기준으로 하는 공정의 이상적인 값입니다. 예를 들어, 한 실린더 부품의 지름이 32mm일 때 제품이 최적의 성능을 제공한다면 이 부품의 목표값은 32mm입니다.

참고

공정 능력 분석을 수행할 때 데이터 변환을 사용하는 경우, Minitab에서는 변환된 데이터의 공정 목표값*도 계산합니다.

해석

최적의 공정 성능을 정의하고 공정의 평균과 비교하려면 목표값을 사용합니다.

목표값은 항상은 아니지만 일반적으로 대부분 규격 하한과 규격 상한의 중간에 위치합니다. 목표값이 있으면 공정의 중심이 목표값 가까이 있는지 여부를 조사하십시오.

Minitab에서는 목표값을 사용하여 Cpm을 계산하는 데, 이것은 목표값 및 규격 산포에 상대적인 공정의 공정 능력을 설명합니다.

규격 상한

공정의 규격 상한(USL)은 제품 또는 서비스에 대해 최대로 허용되는 값입니다. 이 한계는 공정이 어떻게 수행되고 있는 지가 아니라 공정이 어떻게 수행되어야 하는지 나타냅니다. USL은 공정 능력 분석을 설정할 때 지정합니다.

참고

공정 능력 분석을 수행할 때 데이터 변환을 사용하는 경우, Minitab에서는 변환된 데이터의 규격 상한(USL)*도 계산합니다.

해석

고객 요구 사항을 정의하고 공정이 요구 사항을 충족하는 품목을 생산하는지 여부를 평가하려면 LSL 및 USL을 사용합니다.

규격 상한과 규격 하한은 히스토그램에 수직 파선으로 표시됩니다. 측정값이 규격 한계 내에 있는지 여부를 평가하려면 히스토그램 막대와 이 선을 비교하십시오.

규격 산포는 규격 상한과 규격 하한 간의 거리(USL – LSL)입니다. 한 회사에서 볼펜을 생산하고 볼의 목표 바깥 지름이 0.35mm라고 가정합니다. 볼 바깥 지름의 허용 범위는 0.34 ~ 0.36mm입니다. 그러므로 LSL은 0.34, USL은 0.36, 규격 산포는 0.02mm입니다.

Minitab에서는 규격 산포를 공정 산포와 비교하여 공정 능력을 결정합니다.

표본 평균

표본 평균은 표본 측정값의 평균이거나 사용자가 분석에 대해 지정한 과거의 공정 평균입니다.

참고

공정 능력 분석을 수행할 때 데이터 변환을 사용하는 경우 Minitab에서는 변환된 데이터의 표본 평균*도 계산합니다.

해석

공정의 중심 위치를 추정하려면 표본 평균을 사용합니다.

데이터가 정규 분포를 따르는 경우 평균이 분포 곡선의 봉우리에서 발생합니다. 데이터가 종 모양의 대칭 분포를 따르지 않는 경우 평균이 분포 곡선의 봉우리에서 발생하지 않을 수도 있습니다. 특이치는 또한 평균 값에 크게 영향을 미칠 수도 있습니다. 데이터가 정규 분포를 따르지 않거나 데이터에 특이치가 포함되어 있는 경우 데이터를 변환하거나 비정규 분포를 사용할 수 있습니다.

Minitab에서는 표본 평균을 사용하여 공정 능력 지수를 계산합니다.

표본 N

표본 크기(N)는 데이터에 포함된 전체 관측치 수입니다. 예를 들어, 크기가 5인 부분군을 20개 수집한 경우 표본 N은 100입니다.

해석

표본 크기를 평가하려면 N을 사용합니다.

일반적으로 표본 크기가 클수록 보다 신뢰할 수 있는 공정 능력 추정치를 얻을 수 있습니다. 일부 전문가는 공정 능력 분석에 총 100개 이상의 관측치를 사용할 것을 권장합니다.

표준 편차(전체)

전체 표준 편차는 모든 측정값의 표준 편차이며 공정의 전체 변동 추정치입니다. 데이터가 제대로 수집된 경우 전체 표준 편차는 전체 변동의 모든 원인을 포착합니다. 이 경우에는 시간이 경과함에 따라 고객이 경험하는 공정의 실제 변동을 나타냅니다.

참고

공정 능력 분석을 수행할 때 데이터 변환을 사용하는 경우, Minitab에서는 변환된 데이터의 전체 표준 편차인 표준 편차(전체)*도 계산합니다.

해석

부분군 군내 표준 편차를 전체 표준 편차와 비교하십시오. 부분군 군내 표준 편차와 전체 표준 편차 간의 차이가 큰 것은 공정이 안정적이지 않거나 공정에 부분군 군내 변동 외에 다른 변동 원인이 있다는 것을 나타냅니다. 공정 능력 분석을 수행하기 전에 공정이 안정적인지 확인하려면 관리도를 사용합니다.

Minitab에서는 전체 표준 편차를 사용하여 Pp, Ppk 및 기타 공정의 전체 공정 능력 측도를 계산합니다.

표준 편차(군내)

군내 표준 편차는 부분군 군내 변동의 추정치입니다. 데이터가 제대로 수집된 경우 부분군 군내 변동은 도구 마모, 자재 로트와 같은 공정 입력 변화의 영향을 받지 않아야 합니다. 이 경우 군내 표준 편차는 짧은 기간 동안 공정의 본래 변동과 내재된 변동을 나타냅니다. 군내 표준 편차는 부분군 사이에서 이동과 표류를 제거한 후 공정의 잠재적인 변동을 나타냅니다.

참고

공정 능력 분석을 수행할 때 데이터 변환을 사용하는 경우, Minitab에서는 변환된 데이터의 부분군 군내 표준 편차인 표준 편차(군내)*도 계산합니다.

해석

부분군 군내 표준 편차를 전체 표준 편차와 비교하십시오. 부분군 군내 표준 편차와 전체 표준 편차 간의 차이가 큰 것은 공정이 안정적이지 않거나 공정에 부분군 군내 변동 외에 다른 변동 원인이 있다는 것을 나타냅니다. 공정 능력 분석을 수행하기 전에 공정이 안정적인지 확인하려면 관리도를 사용합니다.

Minitab에서는 부분군 군내 표준 편차를 사용하여 Cp, Cpk 및 기타 공정의 잠재적 공정 능력 측도를 계산합니다.

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