통계적 품질관리와 관리도 작성단계 및 해석

관리도는 통계적 품질관리 기법 중에서 가장 기본적이며, 최초로 개발된 기법으로, 실제 자료를 가지고 공정의 상태를 측정하는 단순한 도표로서, 조직적인 변동이 시스템 내에 존재하는지를 파악하는 기법이다.

 

1. 관리도의 목적

• 관찰한 변동이 목표값에 적합한지의 여부
• 향후 품질이 정상적으로 유지될 것인지 결정
• 공정의 정상적인 상태 여부를 판단

2. 관리도를 사용할 때 주의할 점

• 표준규격에 일관성 있게 적합한지를 보여 주지 못한다
• 조직적인 변동을 명백하게 파악하지 못하고 제거하지 못한다
• 이상한 변동을 지적하고 경고할 뿐이지 그 원인을 밝혀 주지는 못한다
• 공정이 안정된 상태로 파악된다 해도 품질이 개선되었다고 생각해서는 안 된다

 

각 기업이 목표로 하는 품질 특성치를 목표치라 한다. 목표치의 범위 내에서 최대값을 USL(Upper Specification Limit)이라 하고, 최소값을 LSL(Lower Specification Limit)라 한다. 어떤 제품의 경우에는 USL이나 LSL 중 한 가지만 지니고 있을 수도 있다. 품질 특성은 계수치와 계량치의 두 가지 방법에 의해 측정할 수 있다. 관리도 작성은 공정이 정상적인 상태에 있다고 가정하며, 정상적이라는 것은 변수의 대표값과 분산이 목표값에 부합되어 있다는 것을 의미한다.

 

3. 관리도의 구성요소

1) 중심선

비정상적인 품질 변동이 존재하지 않을 때의 품질특성의 평균값

 

2) 관리한계

품질 변동이 우연한 또는 조직적인 변동인지를 구분할 수 있도록 설정한 합리적 기주

중심극한정리, 품질검사 비용, 불안정한 공정에서의 손실비용 등을 고려하여 결정

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관리한계

 

모집단의 분포에 관계없이 샘플의 크기가 증가함에 따라 샘플 평균의 분포느 정규분포에 접근하고, 샘플 평균은 모집단의 평균에 접근한다. 3시그마의 한계는 관리상한과 관리하한의 값은 표준편차의 배수를 이용하는데, 보통 이용하는 배수의 값이 3이다. 이 범위를 벗어나 관찰치는 곧 공정에 조직적인 변동이 발생하였다는 것을 의미한다.

 

4. 관리도의 작성단계

• 샘플로부터 품질특성을 측정값을 관리도상에 표시
• 모든 통계량이 관리한계 안에 들어오면 안정적
• 다음의 경우엔 관리한계 내에 있다 하더라도 안정적이라고 할 수 없다.

샘플의 크기와 횟수의 결정은 신뢰성 향상과 비용과 연관성이 있다. 품질 특성을 잘 알기 위해서는 자주 샘플을 추출하는 것이 좋다. 대량생산 되는 제품이나 조직적인 변동을 보이는 제품은 자주 샘플을 추출하는것 추천합니다. 샘플의 크기가 증가하면 신뢰성 향상되지만 비용증가한다는 단점이 있다.

• P관리도와 C관리도에서는 많은 샘플 추출
• X관리도나 R관리도에서는 적은 샘플 추출

 

5. 런테스트

관찷고자 하는 샘프의 형태가 보여 주는 런을 통해 관리도의 이상유무를 판단하는 기법이다. 보통 3시그마 관리한계를 사용하는 관리도에 적용된다.

 

1) 조직적인 변동이 발생하는 경우

런테스트

런테스트