Xbar-R 관리도에 대한 모든 통계량 및 그래프

해석

공정이 관리 상태에 있을 경우 점들이 중심선 주위에 랜덤하게 분포하며, 일반 원인 변동만을 나타냅니다. 특수 원인 변동을 확인하려면 관리 한계를 벗어나거나 비랜덤 패턴을 나타내는 점들을 조사하십시오.

Xbar 관리도의 중심선은 표시된 점의 평균을 나타냅니다(공정 평균이라고도 합니다).

R 관리도의 중심선은 공정 변동을 나타냅니다. 부분군 크기가 일정하면 R 관리도의 중심선이 부분군 범위의 평균입니다. 부분군 크기가 서로 다른 경우에는 부분군이 클수록 범위가 큰 경향이 있기 때문에 중심선의 값이 부분군 크기에 따라 달라집니다.

해석

중심선은 공정의 성능을 평균과 비교하여 확인하는 데 사용합니다. 공정이 관리 상태에 있을 경우 점들이 중심선 주위에 랜덤하게 분포합니다.

해석

조사해야 하는 관측치를 결정하고 데이터에서 특정 패턴 및 추세를 식별하려면 특수 원인 검정을 사용합니다. 각 특수 원인 검정은 데이터에서 공정 불안정성의 여러 측면을 보여주는 특정 패턴이나 추세를 탐지합니다. 예를 들어, 검정 1은 관리 이탈 상태에 있는 점 하나를 탐지합니다. 검정 2는 공정의 이동 가능성을 탐지합니다.

이 관리도와 함께 8가지 검정을 사용할 수 있습니다. 검정 1−4만 이 관리도의 R 관리도 부분에 적용됩니다.

검정 1: 1개의 점이 중심선으로부터 3σ 밖에 있음

검정 1은 다른 부분군에 비해 비정상적인 부분군을 식별합니다. 검정 1은 보편적으로 관리 이탈 상황을 탐지하는 데 필요한 것으로 간주됩니다. 공정의 작은 이동에 관심이 있을 경우 검정 2를 사용하여 검정 1을 보완하면 민감도가 더 높은 관리도를 만들 수 있습니다.

검정 2: 9개의 연속된 점이 중심선으로부터 같은 쪽에 있음

검정 2에서는 공정 중심 또는 변동의 이동을 식별합니다. 공정의 작은 이동에 관심이 있을 경우 검정 2를 사용하여 검정 1을 보완하면 민감도가 더 높은 관리도를 만들 수 있습니다.

검정 3: 6개의 연속된 점이 모두 상승 또는 하락

검정 3은 추세를 탐지합니다. 이 검정은 값이 증가하거나 감소하는 긴 일련의 연속적인 점을 찾습니다.

검정 4: 14개의 연속된 점이 교대로 상승 또는 하락

검정은 규칙적인 변동을 탐지합니다. 공정의 변동 패턴이 랜덤하길 바라지만, 검정 4를 통과하지 못하는 점은 변동 패턴이 예측 가능하다는 것을 나타낼 수 있습니다.

검정 5: 3개의 점 중에서 2개가 중심선으로부터 2σ 밖에 있음(같은 쪽)

검정 5는 공정의 작은 변동을 탐지합니다.

검정 6: 5개의 점 중에서 4개가 중심선으로부터 1σ 밖에 있음(같은 쪽)

검정 6은 공정의 작은 변동을 탐지합니다.

검정 7: 연속된 15개의 점이 중심선으로부터 1σ 내에 있음(양쪽)

검정 7은 양호한 관리 상태의 증거로 자주 오인되는 변동 패턴을 탐지합니다. 이 검정은 너무 넓은 관리 한계를 탐지합니다. 너무 넓은 관리 한계는 층화된 데이터로 인해 자주 나타나며, 층화된 데이터는 각 부분군 내에 체계적인 변동 원인이 존재할 때 발생합니다.

검정 8: 8개의 연속된 점이 중심선으로부터 1σ 밖에 있음(양쪽)

검정 8은 혼합 패턴을 탐지합니다. 혼합 패턴에서 관리 한계 근처에 표시되는 대신 중심선으로부터 멀리 떨어져 표시됩니다.

해석

이 과거 관리도는 새 절차 구현 전, 구현 중 및 구현 후를 나타내는 공정의 세 가지 단계를 보여줍니다.