공정 변수 선별 플랫폼 시작

분석 > 품질 및 공정 > 공정 변수 선별을 선택하여 공정 변수 선별 플랫폼을 시작할 수 있습니다.

그림 8.5 공정 변수 선별 시작 창 

"열 선택"의 빨간색 삼각형 메뉴에 포함된 옵션에 대한 자세한 내용은 JMP 사용의 열 필터 메뉴에서 확인하십시오.

시작 창 역할

공정 변수

분석할 측정값이 포함된 공정 데이터 열입니다. 열의 데이터 유형은 숫자여야 합니다. 공정 변수에 "관리 한계" 열 특성이 있으면 공정 변수 선별 플랫폼에서 해당 한계를 사용하여 지정된 시그마를 계산합니다.

참고: 이 플랫폼에서는 산포 차트에 대해 "관리 한계" 열 특성에 지정된 관리 한계를 지원하지 않습니다.

그룹화

그룹화 변수로 할당된 열입니다. 그룹화 변수의 각 수준 조합에서 각 공정 변수가 분석됩니다. 결과는 단일 보고서에 제공됩니다.

부분군

하나 이상의 부분군 변수를 할당합니다. 부분군 변수가 두 개 이상 할당된 경우 부분군 수준은 여러 열의 조합으로 정의됩니다.

참고: I-MR 차트에서는 부분군 역할이 무시됩니다.

시간

데이터의 시간 순서에 사용되는 값이 포함된 숫자 열입니다. 타임스탬프가 있는 데이터에 대해 "시간" 역할을 사용합니다. 타임스탬프는 빠른 그래프 및 변화 그래프의 시간 축에 사용됩니다. 공정 데이터는 계산하기 전에 시간 변수를 기준으로 정렬됩니다.

기준

각 수준으로 개별 분석을 정의하는 열입니다. 지정된 열의 각 수준에 대해 해당 행은 사용자가 지정한 다른 변수를 사용하여 분석됩니다. 결과는 별도의 테이블과 보고서에 제공됩니다. 기준 변수가 둘 이상 할당되면 기준 변수의 가능한 각 수준 조합에 대해 개별 분석이 생성됩니다.

시작 창 옵션

관리도 유형

"I-MR"(개별 측정값 및 이동 범위), "Xbar-R", "Xbar-S", "Xbar MR 및 R", "Xbar MR 및 S"의 다섯 가지 관리도 유형 중 하나를 선택합니다. "Xbar MR 및 R" 관리도와 "Xbar MR 및 S" 관리도는 삼원 관리도라고도 합니다. 통계 상세 정보에 대한 자세한 내용은 관리도 빌더에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.

참고: 공정의 부분군 크기가 1이면 차트가 자동으로 "I-MR" 차트로 전환됩니다.

부분군 표본 크기

부분군의 상수 표본 크기를 지정합니다. 최소 부분군 크기는 2입니다. 기본 부분군 크기는 5입니다. 부분군 변수가 지정된 경우 또는 "I-MR" 차트에 대해서는 "부분군 표본 크기" 규격이 무시됩니다.

K 시그마

시그마 승수를 지정합니다. "K 시그마"는 관리 한계 계산에서 시그마에 곱하는 값입니다. 기본적으로 "K 시그마"는 3입니다.

한계 테이블 사용

데이터 테이블에서 과거 관리 한계 및 규격 한계를 가져올 수 있습니다. 시작 창에서 이 옵션을 선택하고 "확인"을 클릭하면 "한계 테이블 선택" 창이 나타납니다. 한계 테이블을 선택하고 "확인"을 클릭하면 "한계 규격" 창이 나타납니다. 한계 테이블의 열을 적절한 역할에 할당하고 "확인"을 클릭합니다. 자세한 내용은 한계 테이블에서 확인하십시오.

참고: 이 옵션을 선택하지 않으면 공정 변수에 대한 "관리 한계", "규격 한계" 또는 "공정 변수 선별" 열 특성에서 한계 및 시그마 값을 가져옵니다. 이 옵션을 선택하지 않고 공정 변수에 관리 한계 열 특성이 없으면 데이터에서 관리 한계가 계산됩니다.

팁: 열 특성을 한 번에 여러 열에 추가하는 방법은 한계 관리에서 확인하십시오.

평균 대신 중앙값 사용

관측값의 중앙값을 사용하여 중심선을 추정합니다. 시그마는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 구한 척도 인수를 사용하여 추정됩니다. 인수 테이블은 공정 변수 선별 플랫폼에 대한 통계 상세 정보에 나와 있습니다. 계산은 선택한 차트 유형에 따라 다릅니다.

– "Xbar-R" 차트 또는 "I-MR" 차트 계산의 경우 범위의 척도화된 중앙값을 사용하여 시그마를 추정합니다.

– "Xbar-S" 차트 계산의 경우 표준편차의 척도화된 중앙값을 사용하여 시그마를 추정합니다.

– 부분군 크기가 동일하지 않은 경우 척도 인수는 가장 가까운 정수로 반올림된 평균 부분군 크기에 해당합니다.

하나 이상의 이상치가 중심선 위치에 영향을 주는 경우 많은 부분군이 관리이탈 상태일 수 있습니다. 중앙값을 사용하면 이 문제가 완화됩니다.

참고: "평균 대신 중앙값 사용"을 선택하면 "선택한 항목에 대한 관리도" 또는 "선택한 항목에 대한 공정 능력 분석"의 빨간색 삼각형 메뉴 옵션에서 얻은 결과가 "공정 변수 선별" 결과와 일치하지 않습니다.

부분군을 기준으로 정렬

계산하기 전에 부분군 변수 또는 내포된 부분군 변수의 조합을 기준으로 공정 데이터를 정렬합니다.

고급 옵션

다음 옵션이 포함되어 있습니다.

변화 임계

변화 그래프의 민감도를 제어하는 값을 지정합니다. "변화 임계"는 기본적으로 3으로 설정됩니다. 이상치 제거 후 변화 그래프에는 "변화 임계"에 지정된 군내 표준편차 단위 수를 초과하는 모든 공정 변화의 시간 발생 그림이 표시됩니다. 자세한 내용은 변화 그래프에서 확인하십시오.

이상치 임계값

최근의 큰 변화 감지 및 변화 그래프에 대한 이상치 제거의 민감도를 제어하는 값을 지정합니다. "이상치 임계값"은 기본적으로 5로 설정됩니다. 특정 관측값에서 인접한 두 관측값까지의 군내 표준편차 단위 수가 지정된 이상치 임계값을 초과할 경우 해당 관측값은 가장 가까운 인접 관측값에서 1 * 군내 표준편차 단위만큼 떨어진 값으로 대체됩니다. 자세한 내용은 변화 크기 및 위치에서 확인하십시오.

변화 람다

변화 그래프에 사용되는 EWMA(지수 가중 이동 평균) 가중치를 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 변화 크기 및 위치에서 확인하십시오.

흐름 베타

흐름 감지를 위해 EWMA(지수 가중 이동 평균)에 사용되는 가중치입니다. "흐름 베타"는 기본적으로 0.05로 설정됩니다.

최소 공정 길이

공정이 분석에 포함되기 위해 필요한 최소 데이터 값 수입니다. 기본적으로 이 값은 3으로 설정됩니다.