자동화된 공정 능력 분석에 대한 데이터 고려 사항

결과가 유효한지 확인하려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하며 결과를 해석할 때 다음 지침을 고려하십시오.

데이터가 계량형이어야 함

계량형 데이터는 분수 또는 소수 값을 포함하여 연속 척도를 따라 값의 범위에 포함되는 숫자 값입니다. 일반적인 예로는 길이, 무게, 온도 등의 측정값이 있습니다.

불량품 또는 결점 수와 같은 속성 데이터가 있는 경우 또는 포아송 공정 능력 분석를 사용합니다 이항 공정 능력 분석 .

신뢰할 수 있는 공정 능력 추정치를 얻기에 충분한 데이터 수집

크기 4의 부분군 25개, 크기 3의 부분군 35개 등 총 100개 이상의 데이터 점(부분군 크기*부분군 수)을 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.

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. 공정이 관리 상태에 있는지 확실하지 않은 경우 이 분석을 수행하기 전에 관리도를 사용하여 공정 안정성을 평가하십시오.

공정 지식과 호환되는 방법 사용

공정 지식을 사용하여 분석에서 선택하는 방법을 확인할 수 있습니다. 예를 들어, Weibull 분포는 양수 데이터에만 적용됩니다. 표본의 값이 양수일 때 분석에서 공정에 대한 Weibull 분포를 선택하지만 공정에서 일상적으로 음수 값을 생성한다는 것을 알고 있다고 가정합니다. 방법의 특성이 프로세스의 동작과 호환되지 않기 때문에 데이터에 잘 맞는 다른 방법을 고려하십시오.