분포가 공정 능력 분석 결과에 미치는 영향

Minitab에서는 정규 확률 모형과 비정규 확률 모형에 바탕을 둔 공정 능력 분석을 제공합니다. 정규 확률 모형을 사용하는 분석이 더 완전한 통계량을 제공하지만 데이터가 정규 분포에 근접해야만 해당 통계량이 데이터에 적합하게 됩니다.

예를 들어, 정규 공정 능력 분석은 정규 확률 모형을 사용하여 규격을 벗어날 것으로 기대되는 PPM(백만 개당 부품 수)을 추정합니다. 이 통계량은 데이터가 안정된 공정에서 추출되었는지, 데이터가 근사적으로 정규 분포를 따르는지 등과 같은 두 가지 가정에 따라 해석됩니다.

마찬가지로, 비정규 분포 공정 능력 분석은 데이터에 가장 적합한 비정규 분포를 사용하여 규격을 벗어나는 PPM(백만 개당 부품 수)을 계산합니다. 두 가지 경우 모두 통계량의 유효성은 가정된 분포의 유효성에 따라 결정됩니다.

데이터가 심하게 치우쳐 있는 경우에는 추정되는 불량품 비율이 매우 과대 또는 과소평가될 수 있습니다. 이 경우 정규 분포가 적당한 모형이 되도록 데이터를 변환하거나 해당 데이터에 대한 다른 확률 모형을 선택합니다. Minitab에서는 Johnson 분포 시스템이나 Box-Cox 변환을 사용하여 데이터를 변환하거나 비정규 확률 모형을 사용할 수 있습니다.

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