1단계: 데이터의 문제 확인
공정이 안정적이어야 하고 원래(또는 변환된) 공정 데이터는 정규 분포를 따라야 합니다. 관리도와 확률 분포도를 사용하면 이러한 요구 사항이 충족되는지 여부를 평가할 수 있습니다.
공정이 안정적인지 여부 확인
관리도는 데이터에서 관리 이탈 상태에 있는 점과 패턴 및 추세를 식별하여 공정의 안정성을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.
빨간색 점은 관측치가 하나 이상의 특수 원인 검정을 통과하지 못했으며 관측치가 관리 상태에 있지 않다는 것을 나타냅니다. 관리 이탈 상태에 있는 점은 공정이 안정적이지 않을 수도 있으며 공정 능력 분석의 결과를 신뢰할 수 없을 수도 있다는 것을 나타냅니다. 관리 이탈 상태에 있는 점의 원인을 식별하고 공정 능력을 분석하기 전에 특수 원인 변동을 제거해야 합니다.
이 관리도에서는 점들이 중심선 주위에 랜덤하게 분포되어 있고 관리 한계 내에 있습니다. 아무런 추세나 패턴도 없습니다. 공정 변동이 안정적입니다.
참고
모든 데이터의 관리도에 대해 Minitab에서 표시하는 관리도 유형은 부분군 크기에 따라 다릅니다. 부분군 크기가 8 이하인 경우 Minitab에서는 R 관리도를 표시합니다. 부분군 크기가 9 이상인 경우 Minitab에서는 S 관리도를 표시합니다.
데이터의 정규성 평가
데이터가 정규 분포를 따르기 위한 요구 사항을 평가하려면 정규 확률도를 사용합니다.
정규 분포가 데이터에 적합하면 점들이 신뢰 한계 사이에 위치한 적합선을 따라 대략 직선을 형성합니다. 이 직선에서 벗어나 있으면 정규성에서 벗어난다는 것을 의미합니다. p-값이 0.05보다 크면 데이터가 정규 분포를 따른다고 가정할 수 있습니다. 정규 분포를 사용하여 공정의 공정 능력을 평가할 수 있습니다.
p-값이 0.05보다 작으면 데이터가 정규 분포를 따르지 않으며 공정 능력 분석 결과가 정확하지 않을 수도 있습니다. 공정 능력 분석을 수행하기 위해 데이터를 변환하거나 비정규 분포를 적합해야 하는지 여부를 확인하려면 개별 분포 식별을 사용하십시오.
참고
데이터가 비정규 분포를 따르는 경우 이 분석에 포함된 변환 옵션을 사용하여 데이터를 변환할 수 있습니다. 데이터에 비정규 분포를 적합하려면 비정규 Capability Sixpack를 사용하십시오.
주요 결과: p-값
이 그림에서는 점들이 대략적으로 적합 (가운데) 선을 따릅니다. p-값이 0.05보다 크므로 데이터가 정규 분포를 따르지 않는다는 충분한 증거가 없습니다. 이러한 데이터는 군간/군내 공정 능력 분석을 사용하여 평가할 수 있습니다.
2단계: 공정의 관측 성능 조사
표본 관측치를 공정 요구 사항과 비교하여 시각적으로 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 크고, 따라서 공정 능력이 좋지 않다는 것을 나타냅니다. 많은 데이터가 규격 한계 내에 있지만, 규격 하한(LSL) 아래와 규격 상한(USL) 위에도 불량품이 있습니다.
Note
공정 내 실제 불량품의 수를 확인하려면 PPM 결과를 사용하십시오.
공정의 중심 평가
공정이 규격 한계 사이 또는 목표값(목표값이 있는 경우)에 중심화되어 있는지 여부를 평가하십시오. 데이터의 중심은 분포 곡선의 봉우리에서 발생하며 표본 평균으로 추정됩니다.
이 히스토그램에서는 표본 관측치가 규격 한계 내에 포함되지만 분포 곡선의 봉우리가 목표값에 중심화되어 있지 않습니다. 대부분의 데이터가 목표값을 초과하고 규격 상한에 가깝습니다.
3단계: 공정의 공정 능력 평가
공정이 요건을 얼마나 잘 충족하는지 평가하려면 주 공정 능력 지수를 사용합니다.
군간/군내 공정 능력 평가
위치와 산포를 모두 고려하여 공정의 군간/군내 공정 능력을 평가하려면 Cpk를 사용합니다. 일반적으로 값이 높으면 공정의 공정 능력이 더 크다는 것을 나타냅니다. Cpk 값이 낮으면 공정을 개선해야 할 수도 있다는 것을 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 군간/군내 공정 능력이 고객 요구 사항을 충족하지 않습니다. 공정 데이터가 규격 하한에 너무 가깝습니다. 공정이 중심에서 벗어나므로 Cpk가 Cp(2.76)와 같지 않습니다.
전체 공정 능력 평가
공정 위치 및 공정 산포를 기반으로 공정의 전체 공정 능력을 평가하려면 Ppk를 사용합니다. 전체 공정 능력은 시간이 지남에 따라 고객이 경험하는 공정의 실제 성능을 나타냅니다.
일반적으로 Ppk 값이 높으면 공정의 공정 능력이 더 크다는 것을 나타냅니다. Ppk 값이 낮으면 공정 개선이 필요할 수도 있음을 나타냅니다.
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Ppk를 공정에 허용되는 최소값을 나타내는 벤치마크 값과 비교합니다. 많은 업종에서 1.33을 벤치마크 값으로 사용합니다. Ppk가 벤치마크보다 낮으면 공정을 개선하는 방법을 고려해 보십시오.
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Pp와 Ppk를 비교합니다. Pp와 Ppk가 근사적으로 같으면 공정은 규격 한계 사이에 중심화되어 있습니다. Pp와 Ppk가 서로 다르면 공정이 중심화되어 있지 않습니다.
- Cpk와 Ppk를 비교합니다. Ppk가 Cpk보다 크면 부분군 군간/군내 변동 외에 공정의 전체 변동의 다른 원인이 있을 수도 있습니다.
주요 결과: Ppk
이 공정 데이터의 경우 Ppk = 0.52입니다. Ppk가 1.33보다 작기 때문에 공정의 전체 공정 능력이 고객 요구 사항을 충족하지 않습니다. 공정이 중심화되어 있으므로 Ppk ≈ Pp (0.53)입니다. 그러나 Ppk가 Cpk(0.72)보다 작기 때문에 전체 공정 변동의 추가 원인을 줄이거나 제거하는 경우 전체 공정 능력을 개선할 수 있습니다.
중요
Cpk 및 Ppk 지수는 공정 평균에 가장 가까운 규격 한계와 관련해서만 공정의 공정 능력을 측정합니다. 따라서 이 지수는 공정 곡선의 한 쪽만 나타내며, 공정 곡선의 반대쪽에서 공정이 얼마나 잘 수행되는 지는 나타내지 않습니다. 공정에 두 규격 한계를 모두 벗어나는 불량품이 있는 경우에는 추가 공정 능력 측도를 사용하여 공정 성능을 더 완전하게 평가하십시오.
