1단계: 데이터의 문제 확인
특이치
2단계: 공정의 관측 성능 조사
표본 관측치를 공정 요구 사항과 비교하여 조사하려면 공정 능력 히스토그램을 사용합니다.
공정 산포 조사
히스토그램의 데이터를 규격 하한 및 규격 상한과 비교하여 시각적으로 조사하십시오.이상적으로는 데이터의 산포가 규격 산포보다 좁고 모든 데이터가 규격 한계 내에 있습니다.규격 한계를 벗어나는 데이터는 불량 부품을 나타냅니다.
이 히스토그램에서는 공정 산포가 규격 산포보다 넓고, 따라서 공정 능력이 좋지 않다는 것을 나타냅니다. 많은 데이터가 규격 한계 내에 있지만, 규격 하한 아래와 규격 상한 위에도 불량품이 많이 있습니다.
참고
공정 내 실제 불량품의 수를 확인하려면 PPM < LSL, PPM > USL 및 PPM Total 결과를 사용하십시오. 자세한 내용을 확인하려면 모든 통계량 및 그래프로 이동하십시오.
공정 위치 평가
공정이 규격 한계 사이 또는 목표값(목표값이 있는 경우)에 중심화되어 있는지 여부를 평가하십시오. 분포 곡선의 봉우리는 대부분의 데이터가 있는 위치를 보여줍니다.
이 히스토그램에서는 표본 관측치가 규격 한계 내에 포함되지만 분포 곡선의 봉우리가 목표값에 없습니다. 대부분의 데이터가 목표값을 초과하고 규격 상한에 가깝습니다.
3단계: 공정의 공정 능력 지수 평가
모수 분석의 경우 Ppk를 사용하여 공정 위치와 공정 산포를 기반으로 공정의 전체 공정 능력을 평가하십시오. 비모수 분석의 경우 Cnpk를 사용하여 전체 공정 능력을 평가합니다. 전체 공정 능력은 시간이 지남에 따라 고객이 경험하는 공정의 실제 성능을 나타냅니다.
일반적으로 두 통계량의 값이 높을수록 공정 공정 능력이 더 높다는 것을 나타냅니다. 값이 낮으면 공정 개선이 필요할 수도 있음을 나타냅니다.
전체 공정 능력을 측정하는 통계량을 공정에 적합한 최소값을 나타내는 벤치마크 값과 비교합니다. 많은 업종에서 1.33을 벤치마크 값으로 사용합니다. 통계량이 벤치마크보다 낮으면 공정을 개선할 수 있는 방법을 고려해 보십시오.
주요 결과: Ppk
이 공정 데이터의 경우 Ppk = 0.25입니다. Ppk가 1.33보다 작기 때문에 공정의 전체 공정 능력이 고객 요구 사항을 충족하지 않습니다.
정규 분포를 따르는 데이터에 대한 잠재적 공정 능력 평가
정규 데이터 또는 변환 후 정규 분포를 따르는 데이터에 대한 잠재적 공정 능력을 평가할 수 있습니다. 공정 위치 및 공정 산포를 기반으로 공정의 잠재적 공정 능력을 평가하려면 Cpk를 사용합니다. 잠재적 공정 능력은 공정 이동과 경향이 제거된 경우 달성할 수 있는 공정 능력을 나타냅니다.
일반적으로 Cpk 값이 높으면 공정의 공정 능력이 더 크다는 것을 나타냅니다. Cpk 값이 낮으면 공정 개선이 필요할 수도 있음을 나타냅니다.
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Cpk를 공정에 허용되는 최소값을 나타내는 벤치마크 값과 비교합니다. 많은 업종에서 1.33을 벤치마크 값으로 사용합니다. Cpk가 벤치마크보다 낮으면 변동을 줄이거나 위치를 이동하는 등 공정을 개선하는 방법을 고려해 보십시오.
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Cp와 Cpk를 비교합니다. Cp와 Cpk가 근사적으로 같으면 공정은 규격 한계 사이에 중심화되어 있습니다. Cp와 Cpk가 서로 다르면 공정이 중심화되어 있지 않습니다.
주요 결과: Cpk
이 공정 데이터의 경우 Cpk는 1.09입니다. Cpk가 1.33보다 작기 때문에 공정의 잠재적 공정 능력이 요구 사항을 충족하지 않습니다. 공정이 규격 한계에 너무 가깝기 때문에 공정 능력이 낮습니다. Cpk는 공정이 중심화되어 있지 않기 때문에 Cp(2.76)와 같지 않습니다.
