유효한 결과를 얻으려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하거나 결과를 해석할 때 다음 지침을 따르십시오.
- 각 품목 또는 단위의 결점 수를 셀 수 있어야 합니다.
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각 품목이 불량인지 불량이 아닌지 여부만 판단할 수 있으면 P 관리도 또는 Laney P' 관리도을 사용하여 불량품의 비율을 표시하거나 NP 관리도을 사용하여 불량품의 수를 표시하십시오.
- 데이터가 과대산포 또는 과소산포를 보일 경우 전통적인 계수형 관리도로 인해 잘못된 결과를 제공할 수도 있습니다.
- 데이터가 과대산포 또는 과소산포를 보일 경우 Laney U' 관리도에서 우연 원인과 특수 원인 변동을 더 정확하게 구분할 수도 있습니다. 과대산포가 있으면 C 관리도에서 관리 한계를 벗어나는 것으로 표시되는 점이 증가할 수 있습니다. 과소산포가 있으면 C 관리도에서 관리 한계를 벗어나는 것으로 표시되는 점이 너무 적을 수 있습니다. Laney U' 관리도는 다음 조건을 감안하여 수정됩니다. U 관리도 진단을 사용하여 데이터에 과대산포와 과소산포가 있는지 검정할 수 있습니다. 자세한 내용은 과대산포 및 과소산포에서 확인하십시오.
- 데이터는 시간 순서로 되어 있어야 합니다.
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관리도는 시간이 지남에 따른 변화를 탐지하기 때문에 데이터 순서가 중요합니다. 가장 먼저 수집된 데이터가 워크시트의 맨 위에 오도록 하여 데이터를 수집된 순서대로 입력해야 합니다.
- 데이터는 적절한 시간 간격으로 수집해야 합니다.
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한 시간에 한 번, 교대조당 한 번 또는 하루에 한 번과 같이 일정한 간격으로 데이터를 수집합니다. 공정이 변경된 후 바로 해당 변경을 식별할 수 있을 만큼 충분히 짧은 시간 간격을 선택합니다.
- 부분군에서 데이터를 수집합니다.
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부분군은 평가하려는 공정 결과를 나타내는 유사한 품목의 집합입니다. 부분군은 단일 단위 또는 크기가 유사한 단위의 집합일 수 있습니다. 예를 들어 한 LCD 패널(단일 단위) 또는 크기가 모두 동일한 LCD 패널 집합의 표면 결점 수를 기록할 수 있습니다.
부분군이 단위 집합인 경우에는 인원, 장비, 공급업체, 환경과 같은 조건을 동일하게 하여 수집해야 합니다. 품목이 동일한 공정 조건을 따르는 부분군에서 데이터를 수집하지 않을 경우 우연 원인과 특수 원인 변동을 구분하지 못할 수도 있습니다.
- 부분군 크기가 같거나 거의 같아야 합니다.
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예를 들어, 한 LCD 제조업체에서 17인치 LCD 화면의 결점을 모니터링하려고 합니다. 기술자들은 10개 화면으로 구성된 각 부분군에 대해 시간당 손상 픽셀 수를 기록하고 C 관리도를 사용하여 손상 픽셀의 수를 모니터링합니다.
부분군 크기가 같지 않으면 U 관리도 또는 Laney U' 관리도을 사용하십시오.
- 부분군은 충분히 많아야 합니다.
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부분군이 충분히 많지 않으면 데이터에서 관리 한계를 추정할 때 관리 한계가 정확하지 않을 수도 있습니다. 필요한 부분군 크기(
)는 단위당 평균 결점 수(
)에 따라 달라집니다. 부분군이 충분히 많은지 여부를 판단하려면 다음 공식을 사용하십시오. 
. 예를 들어, 단위당 평균 결점 수가 0.06이면 모든 부분군에 9개 이상의 단위가 있어야 합니다. 
(가장 가까운 정수로 올림 = 9). - 정확한 관리 한계를 얻기 위해 충분히 많은 부분군을 수집해야 합니다.
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부분군이 충분히 많지 않아도 관리도를 사용할 수 있지만, 관리 한계가 정확하지 않을 수도 있기 때문에 결과를 예비 결과로 간주해야 합니다. 관리도를 지속적으로 사용하는 경우 충분히 많은 부분군을 수집한 후 관리 한계를 다시 추정하십시오.
