ADP 22회(불량률 관리도)

분석 목적

생산 공정의 품질을 통계적으로 관리하고, 공정이 관리 범위 내에서 작동하고 있는지 판단하기 위함

 

분석 방법

불량률 관리도에 따라 관리중심선(CL: Center Line), 관리 상한선(UCL: Upper Control Limit), 하한선(LCL: Low Control Limit) 구하여 관리도구 시각화

 

데이터

원시 데이터

원천 데이터(백분율 데이터)

각 제품의 불량 개수에 대한 데이터

관리도구 시각화

관리도구 시각화 그래프

백분율 공식: (제품의 불량 개수 / 20) * 100

 

CL: 불량률 평균(불량률 백분율)

UCL: CL + 제품의 불량 개수(Error_case_number) * 3*표준편차

LCL: CL - 제품의 불량 개수(Error_case_number) * 3*표준편차

 

3시그마를 사용하는 이유는 통계적 공정 관리에서 공정의 안정성을 평가하는데 매우 효과적이기 때문입니다.

- 정규분포의 특성을 이용하여 정규분포에서 평균을 기준으로 한 3표준편차 범위내에 전체 데이터의 약 99.73%가 포함됩니다. 즉 3표준편차를 기준으로 상한선과 하한선을 설정하면, 거의 모든 데이터 포인트가 범위 내에 포함되므로 공정의 안정성을 높이 평가할 수 있습니다.

 

이상 변동 감지

- 위의 조건을 반대로 말하면 3표준편차를 벗어나는 데이터 포인트는 일반적으로 공정의 특별 원인(비정상적인 원인)에 의해 발생하는 것으로 간주됩니다. 따라서 3시그마 범위 밖의 데이터 포인트는 신속한 조치가 필요한 이상 상황을 나타납니다.