공정 능력 분석에 사용되는 데이터 유형

적합한 공정 능력 분석을 선택하려면 어떤 유형의 데이터를 보유하고 있는지 확인하십시오. 공정 능력 분석에 주로 사용되는 두 가지 유형의 데이터는 연속형 데이터와 계수형 데이터입니다. Minitab에서는 연속형 데이터용으로 정규 및 비정규 분석을, 그리고 계수형 데이터용으로 이항 및 포아송 분석을 제공합니다.

연속형 데이터 또는 계수형 데이터 중에서 수집할 데이터를 선택할 수 있는 경우, 더 많은 정보를 제공하고 더 객관적인 연속형 데이터를 수집하는 것이 좋습니다. 계수형 데이터는 수집하기가 더 쉬우므로 연속형 측정값을 얻기 어려울 때 자주 사용됩니다.

연속형 데이터

연속형 데이터는 부품 또는 공정 길이, 무게, 온도와 같은 특성을 측정합니다. 데이터에는 종종 소수 값이 포함됩니다. 예를 들어 식품 제조회사에서 시리얼 제품의 무게가 시간이 지남에 따라 일정한지 조사하려고 합니다. 데이터를 수집하기 위해 한 품질 분석원이 시리얼 상자 표본의 무게를 기록합니다.

산업 공정에서 수집한 연속형 데이터는 종종 정규 분포를 따릅니다. 정규 분포를 따르지 않는 연속형 데이터는 Weibull 분포나 지수 분포 등의 특정 비정규 분포 유형을 따를 수 있습니다. 또는 비정규 데이터를 정규 분포에 맞게 변환할 수도 있습니다.

계수형 데이터

계수형 데이터는 통과/실패와 같은 등급 또는 물리적 특성, 결점 유형과 같은 특성 또는 조건이 존재하는 경우를 셉니다. 계수형 데이터는 일반적으로 주관적 평가를 따르며, 따라서 평가자의 해석에 따라 달라집니다. 계수형 데이터에는 결함에 해당하는 결점 카운트, 불량품에 해당하는 불량 등 두 가지 유형이 있습니다.

결점이란 한 품목의 구체적인 품질 특성(찢김, 긁힘 또는 변색 등)을 말합니다. 각 품목에는 결점이 2개 이상 있을 수 있으며, 결점으로 인해 품목을 항상 사용할 수 없게 되는 결과가 나타나지는 않습니다. 예를 들어 옷감 회사의 분석가들은 수건의 찢김, 밀림 또는 바느질 잘못을 검사하고 수건 25개로 구성된 각 배치의 결점 수를 기록합니다. 각 수준에는 찢김 1곳 및 밀림 1곳과 같이 하나 이상의 결점이 있을 수 있습니다. 결점을 모니터링할 경우에는 포아송 데이터를 수집합니다.

불량이란 전체 품목의 전반적인 상태가 허용 가능한지 여부를 가리키는 말입니다. 따라서 데이터는 예/아니오, 합격/불합격 또는 불량/불량 아님과 같은 형식으로 많이 나타납니다. 한 품목에는 여러 품질 특성이 있을 수 있으므로 결점도 많을 수 있지만, 품목 자체는 불량 또는 정상으로만 구분됩니다. 예를 들어 분석가는 공급업체의 전구 표본을 검사하고 각 표본에서 손상된 전구의 수를 셉니다. 불량을 모니터링할 경우에는 이항 데이터를 수집합니다.

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