레거시 관리도 보고서

레거시 관리도 분석을 통해 공정이 통계적 관리 상태인지 여부를 판별하는 데 사용할 수 있는 차트가 생성됩니다. 보고서는 선택한 차트 유형에 따라 달라집니다. Figure 14.7에는 간단한 관리도의 일부가 표시되어 있습니다. 데이터 테이블에서 데이터가 추가 또는 변경되면 관리도가 동적으로 업데이트됩니다.

그림 14.7 관리도의 예 

참고: 런 차트를 생성하기 전에 데이터 테이블에서 제외된 행은 런 차트에서 숨겨집니다.

관리도에는 다음과 같은 특성이 있습니다.

• 차트에 표시된 각 점은 개별 공정 측정값 또는 요약 통계량을 나타냅니다. Figure 14.7에서 점은 측정값 표본의 평균을 나타냅니다.

부분군은 추론에 근거하여 합리적으로 선택해야 합니다. 즉, 부분군 간의 공정 변화가 참일 확률을 최대화하도록 선택해야 합니다. 대개 가장 효과적인 그룹화 전략을 결정하려면 공정에 대한 지식이 필요합니다. 자세한 내용은 Wheeler(2004), Woodall and Adams(1998) 연구 자료에서 확인하십시오.

• 관리도의 세로 축은 요약 통계량과 동일한 단위로 척도화됩니다.

• 관리도의 가로 축은 부분군 표본을 식별하고 시간 순서로 지정됩니다. 시간별 공정을 관측하는 것은 공정의 변화 여부를 평가하는 데 중요합니다.

• 녹색 선은 중심선, 즉 데이터의 평균입니다. 중심선은 공정이 통계적 관리 상태일 때 요약 통계량의 평균 값(기대값)을 나타냅니다. 측정값은 중심선의 양쪽에 균등하게 나타나야 합니다. 그렇지 않으면 공정 평균이 변하고 있다는 증거가 될 수 있습니다.

• 빨간색 선 두 개는 각각 UCL 및 LCL 라벨이 지정된 관리 상한과 관리 하한입니다. 관리 한계는 공정이 통계적 관리 상태일 때 요약 통계량에 예상되는 변동 범위를 제공합니다. 공정에서 일상적 변동만 나타나는 경우 모든 점이 해당 범위 내에 무작위로 포함되어야 합니다. Figure 14.7에서 하나의 측정값이 관리 상한 위에 있습니다. 이것은 해당 측정값이 특수 원인의 영향을 받았거나 결함 가능성이 있다는 증거입니다.

• 관리 한계 또는 CUSUM 차트의 V-마스크를 벗어난 점은 특수 원인에 의한 변동이 있음을 나타냅니다.

각 플랫폼 내의 옵션은 표본을 받고 기록하거나 데이터 테이블에 추가할 때 동적으로 업데이트할 수 있는 관리도를 생성합니다.

관리도에 비정상적인 변동이 나타날 때 공정 성능이 저하된 경우에는 공정을 통계적 관리 상태로 되돌리는 조치를 취해야 합니다. 비정상적인 변동이 공정 개선을 나타낼 경우에는 변동 원인을 연구하고 구현해야 합니다.

가로 또는 세로 축을 두 번 클릭하면 형식, 축 값, 눈금 수, 격자선, 참조선 및 축에 표시할 기타 옵션을 지정할 수 있는 적절한 축 규격 창이 나타납니다.

예를 들어 Pickles.jmp에는 3일 동안 매일 측정한 데이터가 나열되어 있습니다. Figure 14.8에서는 기본적으로 가로 축에 눈금 두 개마다 하나씩 라벨이 지정되어 있습니다. 이 경우 Figure 14.8의 왼쪽에서 볼 수 있듯이 라벨이 중복될 때도 있습니다. 8개 단위로 증분하여 라벨을 지정하면 오른쪽 차트와 같이 가로 축 라벨이 날짜별로 하나씩 지정됩니다.

그림 14.8 라벨이 지정된 x 축 눈금 표식의 예 

팁: 경고와 규칙에 대한 자세한 내용은 검정 및 Westgard 규칙에서 확인하십시오.