목표값이 40, 규격 하한이 38, 규격 상한이 42인 공정이 있다고 가정합니다. 크기 5의 부분군으로 데이터를 수집하고 공정이 거의 목표값에 중심화되어 있다는 것을 확인합니다(공정 평균 = 40.0016 및 ST 표준 편차).
크기가 5인 부분군 20개를 추가합니다. ST 표준 편차가 2로 증가합니다.
보고서 1: 개요
(왼쪽 아래 그림의) 누적 DPMO 선이 상당히 평평해지지만 그런 다음에는 위쪽 방향의 기울기를 나타냅니다. ST DPMO 선(파선)의 기울기가 LT DPMO 선(실선)보다 더 큽니다. 공정이 변화했으며 조사를 통해 이상 원인을 파악할 수 있습니다.
보고서 4: 누적 통계량
- LT 및 ST 표준 편차의 증가
- 제곱합 ST 및 제곱합 LT 기울기의 변화
- 평균에는 유의한 변화가 없음
ST 표준 편차는 1에서 2로 두 배 증가했습니다. 이 변화는 아주 크기 때문에 실제적으로 전체 공정 변동성의 분해를 초래합니다. 즉, 변동의 군간 제곱합 성분이 군내 제곱합 성분에 비해 너무 작기 때문에 제곱합 LT와 제곱합 ST 선이 거의 평행하게 됩니다.
이러한 결과는 공정에 내재된 변동성이 증가한 것이라는 한 가지 결론으로 이어집니다. 공정 변동성의 변경은 ST 제곱합 및 LT 제곱합의 성분인 군내 제곱합 부분군에 영향을 미칩니다. 누적 제곱합 (중간) 그림을 보면 부분군 50에서 기울기가 변경된다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 누적 표준 편차 그림 (위)에서도 변경을 확인할 수 있지만 어디서 변경이 발생하는 지가 누적 제곱합 그림만큼 분명하지 않습니다. 누적 제곱합 그림에 변경 특성뿐만 아니라 변경이 발생하는 지점까지도 더 확실하게 표시됩니다.
보고서 5: 누적 벤치마크
이 보고서는 공정 변동성의 증가가 Z 통계량에 미치는 영향을 표시합니다.
이 동작은 공정 보고서가 여러 공정을 기반으로 하기 때문에 발생합니다. 변경 전후 공정 중에서 어느 공정에 대해 분석을 수행할 것인지 결정해야 합니다. 결정한 후 해당 공정에서만 데이터를 수집하고 분석을 다시 실행합니다. 이 보고서를 사용하여 프로젝트 개선 여부를 검증하는 경우에는 개선 전에 수집된 데이터는 포함하지 마십시오.
