( 통계방법길잡이 ) 편 (Control Charts)
데이터유형 변량데이터 계수형데이터 상세정보를보려면도형을클릭 이페이지로돌아오려면이도형 ( ) 을클릭
변량데이터혹은계수형데이터인가? 데이터유형 길이, 무게, 온도와같은제품혹은프로세스의특성을측정한데이터이며, 소수값을포함하는경우도있다. 예시시리얼제조사는시리얼제품의무게가박스에적힌것과같은지알기를원한다. 품질담당자는데이터수집을위해서시리얼제품의일부를선택하여무게를측정한다. 불량품의수나단위당결점수와같은특성치의수를센데이터로정수이다. 예시검사자는전구가깨졌는지를조사한다. 만약깨진것은불량품으로카운트한다. 가능하다면, 연속형데이터를수집하라. 왜냐하면보다상세한정보를제공하기때문이다. 그러나, 때로는계수형데이터가부품혹은프로세스의특성을알맞게설명하기도한다. 예를들어, 깨진전구를조사한다면깨졌는지그렇지않은지를평가하기위해전구의특성을측정할필요는없다. 중요한것은단지깨진전구의수이다. 이동을위해선해당도형을클릭 시작페이지로이동하려면클릭
각부분군에서측정값의개수는? 동일한조건하에서단지하나의관측치를샘플링한다. 동일한조건하에서여러개의관측치를샘플링한다. 부분군크기 예시품질담당자는여러개의액체세제배치에서 PH 에대한공정평균과산포를조사한다. 각각의같은종류의배치로부터단지한개의샘플값을수집한다. 예시자동차부품제조업체는매일수천개의자동차휠을생산한다. 조건이아주미세하게변화되는매 2시간마다검사자는 5개의휠을수집한다. 하루종일 5개씩 12개의부분군을수집한다. 일반적으로, 우리는각부분군이공정에서자연적으로발생하는산포 ( 우연변동 ) 만포함하도록데이터를수집하려한다. 이러한합리적인부분군을선택하는것은공정에안좋은영향을미치는변동의원인 ( 이상원인, special cause variation) 을이해하는데도움을준다. 많은공정에서, 특정시간에여러개의관측치를샘플링함으로써합리적인부분군을만들수있다. 각부분군에포함된관측치의수가많을수록, 평균과산포의변화 (shift) 를탐지하기쉬워진다. 크기가큰부분군은정규분포를따르지않아서발생될수있는문제를경감시킬수있다. 하지만때때로하나의부분군에서하나이상의관찰값을얻기가쉽지않기도하다. 예를들어, 1개의관측치로같은종류배치의샘플과같은제품을충분히대표할수있는경우 동일조건하에서하나이상의관찰값을수집할수없는경우, 항공기엔진처럼생산공정이긴제품이나각공정이다른시간에발생되는경우는조건이다양할수있다.
I-MR I-MR I-MR 는공정의평균과산포를파악한다. 예시품질담당자는액체세제설비배치에서 PH의평균과산포를조사한다. 담당자는 PH가배치간 (from batch to batch) 에서일정한지그리고공정이관리상태에있는지를검사하기위해 I-MR 를사용한다. Minitab 에서 I-MR 를분석하기위해선, 통계분석 > > 개별값계량형 > I-MR를선택한다. I-MR 만약에데이터가정규분포를따르지않는다면, I-MR 에서관리한계는공정의안정성을평가하기에적당하지않을수있다. I-MR 를사용하기전에데이터를정규분포로변환하는것을고려하라. 보다특별한혹은발전된분석을위하여다른를사용하기를원한다면다음을고려하라. 단기런에서다양한규격을가지는상품을모니터하는경우 (Z-MR ) 한개의공정에대한여러개의변수를추적하는경우 ( 다변량 ) 평균에대한미세한변동을보다빠르게검출하기원하는경우 ( 시간가중 )
각부분군에서측정값의개수는? 작은부분군에대하여공정산포를평가하기위하여범위를사용할수있다. 부분군크기가커지면, 공정산포를평가하기위해서표준편차가범위보다좋다. 예시자동차부품제조사는휠을샘플링하여각각에대한직경을측정한다. 그들은매 2시간마다 5 개를샘플링하였다. 그래서하루에부분군크기 5인 12개부부군을수집했다. 부분군의크기가 8이하기때문에검사자는휠직경의산포를평가하기위하여범위를사용한다. 예시통조림제조사의검사자는음식통조림을수집하여각캔의무게를쟀다. 매 30분마다 10개의캔을샘플링하여각교대조에대해부분군크기가 10 인 15개의부분군을수집하였다. 부분군크기가 8 이상이기때문에검사자는캔무게의산포를평가하기위하여표준편차를사용한다. 부분군크기 부분군마다관측치의수가다르다면, 공정산포를평가하기위해서표준편차가범위보다좋다. 심지어부분군크기가작을때도그렇다.
Xbar-R Xbar-R (Xbar-R Chart) Xbar-R 는공정의평균과산포를파악한다. 예시자동차부품제조사는휠의직경을조사한다. 검사자는휠이같은직경으로일관되게생산되는지, 공정이관리상태에있는지를알기원한다. Minitab에서 Xbar-R 를분석하기위해선, 통계분석 > > 부분군계량형 > Xbar-R 을선택한다. Xbar-R 공정평균을모니터할때, 공정이안정적인지를확인하기위하여공정산포또한조사하라. 만약에공정산포가통계적으로관리상태가아니라면, 공정평균을평가하는관리한계는적당하지않을수있다. 부분군크기가 8 이하인경우, 공정산포를평가하기위해서표준편차혹은범위를사용할수있다. 그러므로, 공정의산포와안정성을파악하기위해서 Xbar-S도사용할수있다. 보다특별한혹은발전된분석을위하여다른를사용하기를원한다면아래를참고하라. 배치공정을모니터하는경우 (I-MR-R/S ) 한개의공정에대한여러개의변수를추적하는경우 ( 다변량 ) 평균에대한미세한변동을보다빠르게검출하기원하는경우 ( 시간가중 )
Xbar-S Chart Xbar-S (Xbar-S Chart) Xbar-S 는공정의평균과산포를파악한다. 예시통조림제조사는 1회생산전환후캔의무게를조사한다. 검사자는공정에서일정한무게의캔을생산하는지그리고공정이관리상태에있는지알기를원한다. Minitab에서 Xbar-S 를분석하기위해선, 통계분석 > > 부분군계량형 > Xbar-S를선택한다. Xbar-S 공정평균을파악할때, 공정이안정적인지를확인하기위하여공정산포또한조사하라. 만약에공정산포가통계적관리에있지않으면, 공정평균을평가하는관리한계는적당하지않을수있다. 보다특별한혹은발전된분석을위하여다른를사용하기를원한다면아래를참고하라. 배치공정감시 (I-MR-R/S ) 단일공정에대한다중변수측정 ( 다변량 ) 평균에서미세한변동검출 ( 시간가중 )
불량품혹은단위당결점을세는가? 합격혹은불합격과같이두가지의범주중하나로구분되는제품을센다. 종종비율로계산하기도한다. (% 불량품 ) 각제품당결점이나바람직하지않은특성의개수를센다. 종종발생비율 ( 단위당결점수 ) 계산에사용된다. 결점유형 예시자동검사공정에서심각한균열을지닌볼트를검출한다. 담당자는검사된전체볼트수와검출된불량품의개수를기록한다. 예시검사자는매시간마다 5개의수건을수집하여변색, 찢어짐과풀림을조사한다. 각샘플에서총결점수를기록한다. 예를들어, 하나의수건에서 1개의변색과 2개의찢어짐 (3개의결점 ) 과같이하나이상의결점이발생할수있다. 불량품은깨진전구나부러진볼트처럼심각한흠을야기하여사용할수없는부품을말한다. 결점은자동차본네트표면의얼룩, 긁힘과같은흠을말한다. 하나이상의결점을가질수있으며, 그런상품이라고반드시불합격되는것은아니다. 회사가정한기준하에불량품을결정한다. 시간당 (8시간근무시간동안에고객의불만수 ), 면적당 ( 섬유에서얼룩의면적량 ), 한묶음의제품당 (5개의수건에대한결점수 ) 결점수를셀수있다. 반대로어떤경우에는결점을실패혹은흠이아닌성공발생수로정의하고자할때가있다. 예를들어, 대량메일발송에대한응답고객의비율을조사한경우다.
모든부분군크기가같은가혹은다른가? 각부분군에품목개수가같다. 그래서각부분군에서불량품의개수를세어비교하거나해석하기가쉽다. 각부분군에서품목개수가다르다. 그래서각부분군에서불량품개수를세어직접적으로비교하기가어렵다. 비율을사용한다. 예시회사는매시간마다 500개전구를샘플링하여점등되지않는불량품개수를센다. 샘플사이즈가일정하기때문에회사는샘플들간에불량품개수를비교하기가쉽다. 예시콜센터는매일응답하지못한콜수를센다. 센터에서매일처리하는콜수가다르기때문에비율로비교하는방법이더낫다. 부분군크기 때때로, 일정한부부군크기를가지는것은불가능하다. 왜냐하면 모든품목을검사하기를원하고, 부분군마다품목의수가다르다. 동일한크기의샘플을쉽게얻을수없다. 다른양 (volume) 을취급하는공정혹은설비를각각의를이용하여비교한다면, 불량품을비교하기위해개수보다는비율을이용하기를원할수있다. 예를들어, 하루에 10,000건의전화를처리하는콜센터는하루 500건을처리하는콜센터보다미응답건수가더많을것이지만, 그비율은같은경우이다.
NP NP (NP Chart) NP 는부분군당불량품의개수를파악한다. 예시전구제조사는각샘플에서불량개수를조사한다. 검사자는앙품이일정한지그리고공정이관리상태에있는지조사하기위해선 NP 를사용한다. Minitab에서 NP 를분석하기위해선, 통계분석 > > 계수형 > NP 를선택한다. NP or P 부분군크기가일정할때불량품의비율을파악하기위해서 P 또한사용할수있다. 어떤경우에는 P 가더욱정보량이많고해석하기가쉽다. 예를들어, 한주동안에불량이쑤시개의수를조사한다면, 총불량이쑤시개의수 (3,453 개 ) 보다는불량률 (2%) 을사용하는것이낫다.
P P (P Chart) P 는불량의비율을파악한다. 예시콜센터는하루당미응답콜수를조사한다. 담당자는센터가일정한능력을보유하고있는지그리고공정이관리상태에있는지알고자 P 를사용한다. Minitab에서 P 를그리기위해선, 통계분석 > > 계수형 > P 를선택한다. P
모든부분군크기가같은가혹은다른가? 각부분군에품목개수가같다. 그래서각부분군에서불량품의개수를세어비교하거나해석하기가쉽다. 각부분군에서품목개수가다르다. 그래서각부분군에서불량품개수를세어직접적으로비교하기가어렵다. 비율을사용한다. 부분군크기 예시의류소매점은주요공급업체로부터의셔츠품질을평가하기를원한다. 검사자는각상자에서모든셔츠에대한흠집수를센다. 각상자에는 25개의셔츠가있다. 상자당셔츠의개수가같기때문에소매점은상자간의흠집수를비교하기가쉽다. 예시필사 ( 베껴쓰기 ) 회사는정확성을평가하기를원한다. 검사자는필사문서를샘플링하여오류의수를센다. 각문서의페이지수가다르기때문에문서에대한오류개수를비교하는것은옳지않다. 대신에분석자는페이지당평균오류를비교한다. 때때로, 일정한부분군크기를가지는것은불가능하다. 왜냐하면 모든품목을검사하기를원하고, 부분군마다품목의수가다르다. 동일한크기의샘플을쉽게얻을수없다. 다른양 (volume) 을취급하는공정혹은설비를각각의를이용하여비교한다면, 단위당결점수를비교하기위해서개수보다는비율을이용하기를원할수있다. 예를들어, 호텔의투숙객수용규모가 500명인호텔은 100명의투숙객만수용하는호텔보다많은불만건수가발생할것이지만, 고객불만율은같을수있다.
C C (C Chart) C 는부분군당불량개수를모니터한다. 예시의류소매점은각상자에모든셔츠에대한총흠집수를조사한다. 검사자는공급업체가일정한품질의셔츠를공급하는지그리고공정이관리상태에있는지를알고자한다. Minitab에서 C 를분석하기위해선, 통계분석 > > 계수형 > C 를선택한다. C or U 부분군크기가일정할때단위당평균결점수를모니터하기위해선 U 를사용할수있다. 어떤경우에 U 가보다정보량이많고이해하기쉽다. 예를들어, 대형여행사는매주수천건의호텔과항공예약을처리한다. 예를들어고객정보등록오류와같은주당오류수를평가하기위해서, 여행사는매주오류건수 (289) 보다는예약당평균결점수 (0.01) 를사용하는것이낫다.
U U (U Chart) U 는단위당평균결점을감시한다. 예시필사회사는 25개문서에대한페이지당평균오류를조사한다. 분석자는필사에대한정확성이일관성이있는지와공정이관리상태에있는지를조사하고자한다. Minitab에서 U 를분석하기위해선, 통계분석 > > 계수형 > U 를선택한다. U
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