통제 차트 선호도

엔지니어 권한이 있는 사용자는 모든 제어 차트의 초기 설정을 지정할 수 있습니다. 측정도로 설정을 변경하려면 각 측정치별로 제어 차트 설정 지정으로 가세요.

이 항목의 내용

표준편차 추정 방법
특수 원인 검정
제어 한계 설정
표시 옵션

표준편차 추정 방법

이 전역 설정은 각 제어 차트 유형별 추정 방법을 설정합니다. 고르다 선택사항 포털 관리도 에서 엔지니어링 .

이용 가능한 추정 방법은 통제 차트의 유형과 하위 그룹 크기에 따라 달라집니다.

관리도	추정 방법
I-MR 관리도	평균 이동 범위[MR] 이동 범위[MR]의 중위수
Xbar-R 관리도	Rbar 합동 표준 편차
Xbar-S 관리도	Sbar 합동 표준 편차
I-MR-R/S 관리도	하위 그룹 간 표준편차에 대해: 평균 이동 범위[MR] 이동 범위[MR]의 중위수 하위 그룹 내 표준편차에 대해: Rbar Sbar 합동 표준 편차
지수가중이동평균[EWMA] 관리도	하위 그룹 크기가 1> 때: Rbar Sbar 합동 표준 편차 하위 그룹 크기 = 1일 때: 평균 이동 범위[MR] 이동 범위[MR]의 중위수 MSSD의 제곱근

개인 차트와 함께 제공되는 옵션은 다음과 같습니다.

평균 이동 범위[MR]: 평균 이동 범위[MR]은 두 개 이상의 연속된 점의 이동 범위[MR]의 평균 값입니다. 이 방법은 일반적으로 부분군 크기가 1일 때 사용됩니다.

이동 범위[MR]의 중위수: 이동 범위[MR]의 중위수는 두 개 이상의 연속된 점의 이동 범위[MR]의 중위수 값입니다. 이 방법은 데이터의 이동 범위[MR]에 영향을 미칠 수 있는 극단 범위가 있을 때 사용하기에 가장 적합합니다.
MSSD의 제곱근: MSSD의 제곱근은 연속된 점 간 차이 제곱에 대한 평균의 제곱근입니다. 2개 이상의 연속된 점이 비슷한 조건에서 수집되었다고 합리적으로 가정할 수 없는 경우 이 방법을 사용하십시오.
이동 범위[MR]의 길이: 이동 범위[MR]를 계산하는 데 사용되는 관측치의 수를 입력합니다. 길이는 100이어야 합니다. 연속되는 두 값의 유사성이 가장 높기 때문에 기본값은 2입니다.
Nelson 추정치 사용: 제어 한계 계산 시 비정상적으로 큰 이동 거리 값을 보정하기 위해 이 옵션을 선택하세요.

다음 옵션들은 하위 그룹 차트와 함께 제공됩니다.

Rbar: Rbar는 부분군 범위의 평균입니다. 이 방법은 일반적인 표준 편차 추정치이며 부분군 크기가 2와 8 사이일 때 가장 잘 작동합니다.

Sbar: Sbar는 부분군 표준 편차의 평균입니다. 이 방법은, 특히 부분군 크기 > 8일 때 Rbar보다 정확한 표준 편차의 추정치를 제공합니다.
합동 표준 편차: 합동 표준 편차는 부분군 분산의 가중 평균으로, 부분군이 클수록 전체 추정치에 미치는 영향이 크다는 것을 나타냅니다. 이 방법은 공정이 관리 상태에 있는 경우 표준 편차의 가장 정확한 추정치를 제공합니다.
불편화 상수 사용: 불편화 상수는 적은 수의 관측치에서 모수를 추정할 때 발생할 수 있는 치우침을 줄입니다. 관측치 수가 증가하면 불편화 상수가 계산 결과에 영향을 덜 미칩니다.

특수 원인 검정

이 전역 설정은 각 컨트롤 차트 테스트의 기본 설정을 설정합니다. 고르다 선택사항엔지니어링 포털에서 관리도 > 특수 원인 검정.

조사할 관측치를 결정하고 데이터에서 특정 패턴 및 추세를 식별하려면 특수 원인 검정을 사용합니다. 기본적으로 Test Real-Time SPC 1만 사용합니다. 회사 또는 업계 표준에 따라 추가 검정을 선택합니다.

검정 1: 검정 1에서는 다른 부분군에 비해 비정상적인 부분군을 식별합니다. 검정 1은 보편적으로 관리 이탈 상황을 탐지하는 데 필요한 것으로 간주됩니다. 공정의 작은 변동에 관심이 있을 경우 검정 2를 사용하여 검정 1을 보완하면 민감도가 더 높은 관리도를 만들 수 있습니다.
검정 2: 검정 2에서는 공정 중심 또는 변동의 이동을 식별합니다. 공정의 작은 변동에 관심이 있을 경우 검정 2를 사용하여 검정 1을 보완하면 민감도가 더 높은 관리도를 만들 수 있습니다.
검정 3: 검정 3에서는 추세를 탐지합니다. 이 검정에서는 값이 증가하거나 감소하는 긴 일련의 연속적인 점을 찾습니다.
검정 4: 검정 4에서는 체계적인 변동을 탐지합니다. 공정의 변동 패턴이 랜덤하길 바라지만, 검정 4를 통과하지 못하는 점은 변동 패턴이 예측 가능하다는 것을 나타낼 수 있습니다.
검정 5: 검정 5에서는 공정의 작은 변동을 탐지합니다.
검정 6: 검정 6에서는 공정의 작은 변동을 탐지합니다.
검정 7: 검정 7에서는 때때로 양호한 관리 상태의 증거로 오인되는 변동 패턴을 식별합니다. 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: 검정 8에서는 혼합 패턴을 탐지합니다. 혼합 패턴에서 관리 한계 근처에 표시되는 대신 중심선으로부터 멀리 떨어져 표시됩니다.