포아송 공정 능력 분석에 대한 데이터 고려 사항

유효한 결과를 얻으려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하거나 결과를 해석할 때 다음 지침을 따르십시오.

각 품목 또는 단위의 결점 수를 셀 수 있어야 함
데이터가 부분군의 각 단위에 대한 전체 결점 수가 아니면 포아송 분포를 사용하여 공정 능력을 추정할 수 없습니다. 각 단위가 불량인지 또는 불량이 아닌지 여부만 판단할 수 있으면 이항 공정 능력 분석을 사용하여 불량품의 백분율을 평가하십시오.
부분군으로 데이터 수집
부분군은 평가하려는 공정 결과를 나타내는 유사한 항목의 집합입니다. 부분군은 단일 단위 또는 크기가 유사한 단위의 집합일 수 있습니다. 예를 들어 한 LCD 패널(단일 단위) 또는 크기가 모두 동일한 LCD 패널 집합의 표면 결점 수를 기록할 수 있습니다. 부분군이 단위의 집합인 경우 인원, 장비, 공급업체, 환경 등 동일한 입력과 조건 하에서 단위를 수집해야 합니다.
신뢰할 수 있는 공정 능력 추정치를 얻기에 충분한 부분군 수집
25개 이상의 부분군을 수집해 보십시오. 장기간 충분한 양의 데이터를 수집하지 않을 경우, 데이터가 공정 변동의 여러 원인을 정확히 나타내지 못하고 추정치가 공정의 진정한 공정 능력을 나타내지 못할 수도 있습니다.
부분군이 충분히 많아야 함
단위당 평균 결점 수 x 부분군 크기는 0.5 이상이어야 합니다. 부분군 크기가 충분히 크지 않으면 데이터에서 관리 한계를 추정할 때 관리 한계를 신뢰하지 못할 수도 있습니다.
부분군 크기가 같지 않아도 됨
부분군은 단일 단위 또는 크기가 유사한 단위의 집합일 수 있습니다. 각각의 경우 부분군 크기가 다를 수 있으며 시간, 면적 또는 품목 수로 정의할 수 있습니다.
공정이 안정적이고 관리 상태에 있어야 함
현재 공정이 안정적이지 않을 경우 공정의 지속적인 미래의 공정 능력을 평가하기 위해 공정 능력 지수를 적절하게 사용할 수 없습니다. 포아송 능력 분석 출력의 U 관리도를 사용하여 공정이 안정적이고 관리 상태에 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. 공정 능력을 평가하기 전에 관리 이탈 상태에 있는 점을 조사하고 공정의 모든 특수 원인 변동을 제거하십시오.
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