이항 공정 능력 분석에 대한 데이터 고려 사항

유효한 결과를 얻으려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하거나 결과를 해석할 때 다음 지침을 따르십시오.

데이터가 불량품의 카운트여야 함

부분군의 각 품목이 합격 또는 불합격(불량)으로 분류되어야 합니다. 데이터가 불량품 카운트가 아닐 경우 이항 분포를 사용하여 공정 능력을 추정할 수 없습니다. 각 품목에 대한 결점 수가 있는 경우에는 포아송 공정 능력 분석을 사용하여 단위당 결점 수를 평가하십시오.

부분군으로 데이터 수집

부분군은 평가하려는 공정 결과를 나타내는 유사한 품목의 집합입니다. 각 부분군의 품목은 인원, 장비, 공급업체, 환경과 같은 조건이 동일한 상태에서 수집해야 합니다. 데이터를 동일한 공정 조건 아래 부분군으로 수집하지 않을 경우 부분군의 변동이 공정에 내재된 본래 변동이 아니라 특수 원인을 반영할 수도 있습니다.

신뢰할 수 있는 공정 능력 추정치를 얻기에 충분한 부분군 수집

25개 이상의 부분군을 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.

부분군이 충분히 많아야 함

모든 부분군에 대해 평균 불량 비율에 부분군 크기를 곱한 값이 0.5 이상이어야 합니다. 부분군 크기가 충분히 크지 않으면 데이터에서 관리 한계를 추정할 때 관리 한계를 신뢰하지 못할 수도 있습니다.

부분군 크기가 같지 않아도 됨

부분군 크기는 부분군마다 다를 수 있습니다. 예를 들어 어떤 콜 센터에서 매시간 100개의 수신 전화를 추적하고 대기 시간에 불만이 있는 통화의 수를 세는 경우 부분군 크기는 모두 100입니다. 그러나 하루 중 임의로 한 시간을 선택하여 수신되는 모든 전화를 추적하는 경우 통화 수가 매번 다르고 부분군 크기가 같지 않게 됩니다.

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. 이항 공정 능력 분석 출력의 P 관리도를 사용하여 공정이 안정적이고 관리 상태에 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. 공정 능력을 평가하기 전에 관리 이탈 상태에 있는 점을 조사하고 공정의 모든 특수 원인 변동을 제거하십시오.