1단계: 공정 변동이 관리 상태에 있는지 여부 확인
일반화 분산 관리도는 여러 관련 변수의 결합 공정 변동성을 표시합니다. 중심선은 표본 공분산 행렬의 행렬식입니다. 관리 하한과 관리 상한은 각 부분군의 변수 개수 및 관측치 수를 기반으로 합니다.
T 제곱 관리도를 해석하려면 일반화 분산 관리도가 관리 상태에 있어야 합니다. 일반화 분산 관리도가 관리 이탈 상태에 있으면 T 제곱 관리도의 관리 한계가 정확하지 않으며 관리 이탈 상태가 잘못 나타날 수 있습니다.
빨간색 점은 관리 상한 위에 있고 관리 상태에 있지 않은 부분군을 나타냅니다. 다변량 관리도의 한 가지 단점은 척도가 변수 척도와 관련이 없고, 관리 이탈 신호가 어떤 변수 또는 변수의 조합으로 인해 관리 이탈 신호가 발생했는지 보여주지 않는다는 것입니다.
이 결과에서는 일반화 분산 관리도(아래쪽 차트)에 관리 한계를 벗어나는 점이 없습니다.
2단계: 공정 평균이 관리 상태에 있는지 여부 확인
T2 관리도는 여러 관련 변수의 공정 위치가 동시에 관리 상태에 있는지 여부를 측정하기 위해 각 부분군에 대한 T2을 표시합니다. 중심선은 T2 통계량의 이론적 분포에 대한 중위수입니다. 관리 상한은 표본 개수, 각 표본의 크기 및 변수 개수를 기반으로 합니다.
Minitab에서는 관리 한계를 벗어나는 점들을 빨간색 기호로 나타냅니다. 관리 이탈 상태에 있는 점들은 특수 원인 변동이 있음을 나타낼 수 있습니다. 다변량 관리도의 한 가지 단점은 척도가 변수 척도와 관련이 없고, 관리 이탈 신호가 어떤 변수 또는 변수의 조합으로 인해 관리 이탈 신호가 발생했는지 보여주지 않는다는 것입니다.
이 결과에서는 T 제곱 관리도를 보십시오. 세 개의 점이 관리 이탈 상태에 있습니다. 부분군 2, 18, 19는 관리 상한 위에 있으며, 이는 특수 원인이 현재 공정에 영향을 미칠 수도 있음을 나타냅니다. 빨간색 점 위로 포인터를 가져가면 이 부분군에 대한 추가 정보를 볼 수 있습니다.
3단계: 검정을 통과하지 못하는 점 식별
관리 상한 위에 있는 점을 조사합니다. 결과에는 아래 표시된 대로 관리 한계 위에 있는 점이 정확하게 표시됩니다.
