S 관리도에 대한 모든 통계량 및 그래프

S 관리도와 함께 제공되는 모든 통계량 및 그래프에 대한 정의 및 해석 방법을 확인해 보십시오.

표시된 점

S 관리도의 표시된 점은 부분군 표준 편차입니다.

해석

공정이 관리 상태에 있을 경우 점들이 중심선 주위에 랜덤하게 분포하며, 일반 원인 변동만을 나타냅니다. 특수 원인 변동을 확인하려면 관리 한계를 벗어나거나 비랜덤 패턴을 나타내는 점들을 조사하십시오.

중심선

중심선은 모든 부분군 표준 편차의 평균입니다.

해석

중심선은 공정의 성능을 평균과 비교하여 확인하는 데 사용합니다. 공정이 관리 상태에 있을 경우 점들이 중심선 주위에 랜덤하게 분포합니다.

주의

중심선을 공정의 목표값과 혼동하지 마십시오. 목표값은 사용자가 원하는 결과입니다. 중심선이 실제 결과입니다.

관리 한계

관리 한계는 중심선의 위와 아래에 있는 수평선입니다. 관리 한계는 공정이 관리 이탈 상태에 있는지 여부를 나타내며, 부분군 내의 관측 변동 및 표시된 점들의 기대 변동을 기반으로 합니다. 기본적으로 Minitab에서는 중심선에서 3 표준 편차 위와 아래에 관리 한계를 표시합니다.
주의

관리 한계를 규격 한계와 혼동하지 마십시오. 규격 한계는 고객의 요구 사항을 바탕으로 공정에서 보고자 하는 변동량을 나타냅니다. 관리 한계는 표본 데이터의 실제 변동량을 나타냅니다. 공정이 관리 상태에 있어도 규격을 충족하지 못할 수 있습니다.

특수 원인 검정

특수 원인 검정

특수 원인 검정은 표시된 점들이 관리 한계 내에 랜덤하게 분포되어 있는지 여부를 평가합니다.

해석

조사해야 하는 관측치를 결정하고 데이터에서 특정 패턴 및 추세를 식별하려면 특수 원인 검정을 사용합니다. 각 특수 원인 검정은 데이터에서 공정 불안정성의 여러 측면을 보여주는 특정 패턴이나 추세를 탐지합니다. 예를 들어, 검정 1은 관리 이탈 상태에 있는 점 하나를 탐지합니다. 검정 2는 공정의 이동 가능성을 탐지합니다.

이 관리도와 함께 4가지 검정을 사용할 수 있습니다.

검정 1: 1개의 점이 중심선으로부터 3σ 밖에 있음
검정 1은 다른 부분군에 비해 비정상적인 부분군을 식별합니다. 검정 1은 보편적으로 관리 이탈 상황을 탐지하는 데 필요한 것으로 간주됩니다. 공정의 작은 이동에 관심이 있을 경우 검정 2를 사용하여 검정 1을 보완하면 민감도가 더 높은 관리도를 만들 수 있습니다.
검정 2: 9개의 연속된 점이 중심선으로부터 같은 쪽에 있음
검정 2는 공정 변동의 이동을 식별합니다. 공정의 작은 이동에 관심이 있을 경우 검정 2를 사용하여 검정 1을 보완하면 민감도가 더 높은 관리도를 만들 수 있습니다.
검정 3: 6개의 연속된 점이 모두 상승 또는 하락
검정 3은 추세를 탐지합니다. 이 검정은 값이 증가하거나 감소하는 긴 일련의 연속적인 점을 찾습니다.
검정 4: 14개의 연속된 점이 교대로 상승 또는 하락
검정은 규칙적인 변동을 탐지합니다. 공정의 변동 패턴이 랜덤하길 바라지만, 검정 4를 통과하지 못하는 점은 변동 패턴이 예측 가능하다는 것을 나타낼 수 있습니다.

표준 편차

표준 편차는 데이터의 전체 변동을 나타냅니다. Minitab은 표준 편차를 관리도에 표시하지 않지만, 표준 편차를 사용하여 중심선과 관리 한계를 계산합니다. 워크시트에 표준 편차를 저장하려면 옵션 대화 상자의 저장 탭에서 표준 편차를 선택하십시오.

단계

특정 시간 동안 공정이 어떻게 변하는지 보여주는 과거 관리도를 만들려면 단계를 사용합니다. 기본적으로 Minitab에서는 각 단계에 대한 중심선과 관리 한계를 다시 계산합니다. 자세한 내용은 단계를 추가하여 공정의 변화 과정 표시에서 확인하십시오.

해석

이 과거 관리도는 새 절차 구현 전, 구현 중 및 구현 후를 나타내는 공정의 세 가지 단계를 보여줍니다.

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