실제 생산 공정에서 Six Sigma 관리팀은 일반적으로 통계적 공정 관리 방법(SPC)을 사용합니다. 제품과 서비스가 지정된 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 프로세스의 각 단계를 평가하고 모니터링하여 수용 가능하고 안정적인 수준에서 프로세스를 설정하고 유지합니다.
SPC 주요 표현으로는 다양한 관리도와 그에 따른 공정능력 분석이 있으며, JMP 전문 통계 분석 소프트웨어로서 두 가지 모두에 대한 다중 플랫폼 지원을 제공하므로 사용자는 자신의 선호도와 특정 요구 사항에 따라 자유롭게 선택하고 사용할 수 있습니다. 이러한 플랫폼에는 주로 다음이 포함됩니다.
- 분석> 품질과 공정 > 관리도 생성기
- 분석> 품질과 공정 > 공정 능력
- 분석> 품질과 공정 > 관리도 아래의 여러 하위 플랫폼 항목 ( 평균, 단일 값 범위 등 )
- 분석> 분산 > 능력 분석
우리는 JMP에 대해 사용자로부터 많은 피드백을 받았습니다. 독특한 운영 경험에 대한 좋은 피드백을 받는 동시에 일부 사용자로부터 몇 가지 일반적인 질문도 받았습니다. 이러한 플랫폼의 프로세스 능력 분석 결과는 완전히 일관성이 없는 것 같은데, 진실은 무엇입니까? 이번 기회에 오해를 풀어보겠습니다.
먼저 공정 능력의 개념을 살펴보겠습니다.물론 여기서는 도량형 데이터의 공정 능력 분석을 구체적으로 언급합니다. 소위 프로세스 능력은 프로세스 공차 한계의 폭과 프로세스 메트릭 값의 변동 폭을 비교하여 고객 요구 사항 또는 엔지니어링 사양을 충족하는 프로세스의 능력을 평가하는 것입니다( 그림 -1) . 도량형 데이터를 생성하는 프로세스가 안정적이고 출력이 정규 분포를 따르는 경우 프로세스 출력 분포의 모집단 표준 편차 σ를 알면 원칙적으로 프로세스 능력 지수는 다음과 같습니다. CP 그리고 pk 및 프로세스 성능 지수 PP 그리고 Ppk 다음 수학적 표현으로 정의할 수 있습니다. 안에, Cpk/ppk 비교적 CP/Pp 공정 출력 중심 오프셋의 영향을 고려합니다.
그림 1 공정 능력 분석의 개략도
그러나 실제로 공정의 전체 표준 편차 σ는 일반적으로 알 수 없으므로 표본 관찰을 통해서만 추정할 수 있습니다. 공정의 고유한 변동, 즉 변동이 주로 무작위 요인에 의해 발생한다는 관점에서 공정 능력을 조사하는 데 중점을 둔다면, 하위 그룹으로 나누는 공정의 경우 변화의 폭은 크기에 따라 달라집니다. 부분군 용량과 권장되는 관리도 유형의 값은 공식-1( 하위 그룹 용량 <9) ,방법 -2 또는 공식 -삼( 하위 그룹 용량 ≥ 9) 하위 그룹으로 나누어지지 않은 단일 값 관찰 과정, 즉 단일 값 이동 범위 관리도에 의해 모니터링되는 과정의 경우 변화 폭 값은 다음 공식으로 표현됩니다. -4 추정하기 위해 공정 능력 지수는 다음과 같이 기록됩니다. CP 그리고 pk , 단기 능력 지수라고도 합니다. 전체 공정 변동의 관점에서 공정 능력을 검토하는 것이 강조되는 경우, 즉 변동이 무작위 요인과 특수 요인 모두에 의해 발생하는 경우 변화 폭 값은 다음 공식으로 표현할 수 있습니다. -5 전체 표본의 표준편차로 추정됩니다. 에스 추정하기 위해 프로세스 성능 지수는 다음과 같이 기록됩니다. PP 그리고 Ppk , 장기 능력 지수라고도 함 . 간단히 말해서, 그것은 CP 그리고 PP , pk 그리고 Ppk 수학적 표현의 분자는 정확히 동일하며 프로세스 변동이나 변동을 어떻게 추정하고 설명하는지의 차이만 있을 뿐입니다. 그 중 프로세스 표준편차 추정을 위한 권장 선택 경로는 그림에 요약되어 있습니다. -2 표시됩니다.
그림 2 공정 표준편차 추정을 위한 선택 경로
다음으로 구체적인 사례를 직접 사용해 자세히 설명하겠습니다.
사례 설명: 특정 기계는 직경이 중요한 품질 특성인 강철 볼을 지속적으로 생산합니다. 쇠구슬의 직경을 조절하기 위해서는 15 분 샘플링 1 횟수, 제품이 추출될 때마다 5 총 샘플 25 시간, 측정 및 기록 데이터 ( 표면 -1) . 강구 직경 규격 한계는 다음과 같다고 가정합니다. [10.90 , 11.00] , 목표값은 10.95 , 프로세스 능력 분석을 수행해 보십시오.
1 번 테이블 강구 직경 공정 데이터 모니터링 테이블
분명히 이것은 다음의 일반적인 부분군 용량입니다. 5 품질 관리 프로세스를 채택하는 것이 적절합니다.
관리 차트는 아래에서 살펴보겠습니다. JMP 다양한 플랫폼에서 프로세스 능력 분석을 수행합니다.
- 분석하다 > 품질과 공정 > 관리도 생성기 플랫폼
프로세스 변수 열 정보에 "사양 한계" 열 속성을 추가한 후 제어 차트 생성기 플랫폼( 그림 -삼) 이 예제를 대화형으로 그려보세요 관리도를 작성하면 해당 공정 능력 분석 보고서가 자동으로 생성됩니다. ( 그림 -4) .
이미지 3 관리도 생성기 플랫폼
그림 4 관리도 생성 플랫폼에서의 공정 능력 분석 보고서
안에,
- 에스 시그마 (시그마 내, 0.024764) : 그려지는 것은 따라서 관리도는 다음 공식을 참조합니다. -1 계획된
, 공정 능력 지수에 해당 CP 그리고 pk ;
- 총 시그마(전체 시그마, 0.024787) ：즉, 식-5 계획된 , 프로세스 성능 지수에 해당 PP 그리고 Ppk .
앞으로는 이 플랫폼의 출력 결과를 참고로 삼아 JMP와 비교해 보겠습니다. 다른 플랫폼의 출력 결과를 비교해 보세요.
- 분석하다 > 품질과 공정 > 프로세스 역량 플랫폼
그림-5를 누르세요. 그림에서는 실행 프로세스 기능 플랫폼을 설정합니다.
그 중에서도 JMP에서 주목할 점은 기본적으로 중첩된 하위 그룹은 ID 열 다음에는 부분군 내 변동 통계 ( 빨간색 상자 로고 ) 기본 설정은 " 표준편차의 편견 평균 " 즉, 이 설정에서는 그룹 내에서 시그마 공식이 되겠지 -2 이 예의 부분군 용량으로 인해 앞에서 언급한 것처럼 계산합니다. <9 , 따라서 부분군 내 변동 통계로 "평균 범위"를 사용하는 것이 더 적절하므로 이에 따라 설정을 변경해야 합니다.
그림 5 '프로세스 역량' 플랫폼 출시
게다가 일반적으로 다음과 같은 이유로 관리도가 더 일반적으로 사용되므로 다음을 사용할 수도 있습니다. JMP 소프트웨어의 "파일" > 첫번째 선택 > 플랫폼 > "프로세스 기능" 하위 항목에서 플랫폼의 하위 그룹 내 변형의 기본 설정을 "범위 평균"으로 변경하여 매일 사용하기 더 편리하게 만듭니다. ( 그림 -6) .
그림 6 "프로세스 기능" 플랫폼 하위 그룹 내의 돌연변이에 대한 기본 설정 변경
그림-5를 누르세요. 설정 후 확인을 클릭한 후 처리 능력 옆의 빨간색 삼각형을 클릭합니다. > "개별 세부 보고서"를 통해 얻은 출력 결과는 관리 차트 생성 플랫폼과 완전히 일치합니다. ( 그림 -7) .
그림-7 프로세스 능력 플랫폼에 따른 개별 세부 보고서
- 분석하다 > 품질과 공정 > 관리도 > 플랫폼을 의미
관리 차트 생성기 플랫폼과 유사하게, 프로세스 변수 열 정보에 "사양 한계" 열 속성이 포함되면 "관리 차트 > "평균" 시작 대화 상자에서 그래프를 클릭합니다. -8 기능을 설정하고 확인하고 확인을 클릭하면 "용량 분석" 보고서를 바로 출력할 수 있습니다. ( 그림 -9) .
그림-8 "관리 차트" 시작 > "평균" 플랫폼
그림-9 "관리 차트 > "평균" 플랫폼의 역량 분석 보고서
여기서 주목해야 할 점은 JMP13에서는 기본 설정 조건에서 능력 분석 보고서 "추가되지 않음 Ppk 기능 레이블"이므로 장기적으로는 시그마 및 관리도 시그마 그룹 보고서의 기능 레이블 식별은 일관되며 일부 경우에도 마찬가지입니다. JMP 신규유저들 사이에서 혼란을 주는 이유 중 하나. 동시에 능력 분석 보고서에 포함된 정보도 추가해야 합니다. 긴 시그마 관리도 생성기 및 프로세스 능력 플랫폼과 동일 총 시그마 ,그리고 관리도 시그마 관리도 생성기 및 프로세스 능력 플랫폼과 동일 에스 시그마 .
둘째, 능력 라벨 식별 문제의 경우 "파일>을 전달할 수 있습니다. 첫번째 선택 > 플랫폼 > 배포 "확인" 추가 Ppk "역량 라벨" ( 그림 -10) , 위의 혼란 문제를 피하기 위해 ( 그림 -11) , 정량적 출력 결과는 관리도 생성기 및 프로세스 능력 플랫폼과 일치합니다.
그림-10 추가하다 " Ppk "역량 라벨"
그림-11 추가하여 " Ppk 신원 혼동을 방지하기 위한 기능 라벨'
- 분석하다 > 분산 > 역량 분석 플랫폼
마지막으로 배포중인 역량분석 플랫폼을 소개하겠습니다. 이전에 소개한 플랫폼과 다른 점은 프로시저에서 변수를 나열할 때 포함되지 "사양 한계" 열 속성을 선택할 때 "분석 > 분산 > 지름 옆의 빨간색 삼각형 > Capability Analysis'가 그림과 같이 팝업됩니다. -12 그렇지 않으면 직접 출력만 장기 기반으로 설정됩니다. 시그마 능력 분석 보고서.
그림-12 "분석을 시작하다 > 분산 > 역량분석' 플랫폼
그림-12에 따르면 그림과 같이 규격한계 정보를 입력하고 "장기적"을 체크합니다. 시그마 ”와 “단기 시그마 , 고정된 하위 그룹 크기별로 그룹화", 확인을 클릭하면 공정 능력 분석 보고서가 생성됩니다. ( 그림 -13) .
그림-13 "분석하다 > "배포" 아래의 역량 분석 보고서
"분석>으로 품질과 공정 > 관리도 > 평균 " 플랫폼도 동일합니다. 이 플랫폼에도 능력 라벨 설정 문제가 있습니다. 해결 방법은 이전과 동일하므로 여기서는 반복하지 않겠습니다. 능력 분석 보고서에서는 긴 시그마 관리도 생성기 및 프로세스 능력 플랫폼과 동일 총 시그마 ;그리고 단기 시그마 언론 공식이다 -삼 계산됨, 즉 프로세스 변동은 전적으로 샘플 관찰을 기반으로 추정되며 이는 방정식과 일치합니다. -1 동등하지 않습니다. 즉, 이 플랫폼에서는 단기 시그마 다른 플랫폼과 동일하지 않음 에스 시그마 그리고 관리도 시그마 따라서 필연적으로 미묘한 문제가 발생할 수 있습니다. 추정 편향 및 다른 플랫폼과의 차이점 CP/CPK 계산 편차는 고객이 더 많은 질문을 하는 이유이기도 합니다.
또한 개인적인 이해에 따르면 한편으로는 이 경우 표본 하위 그룹(=5)의 크기가 작기 때문에 지적되어야 합니다. 따라서 공식을 사용하여 -삼 프로세스에 내재된 변동을 추정하는 것이 가장 합리적인 선택이 아닐 수도 있습니다. 반면에 프로세스 변동을 어떻게 추정할지에 대한 선택은 실제로 사용자에 따라 다릅니다. 여기에는 절대적인 옳고 그름이 없으며 단지 관점과 관점이 다를 뿐입니다. 동일한 문제를 고려하는 방법. 따라서 모니터링하고 있는 품질 프로세스의 특성을 명확히 할 수 있고 적절한 관리도 유형, 구현 플랫폼 및 프로세스 변동 추정 방법을 선택하고 각 정량 지표의 절대 결과, 상대적 관계 및 변화 추세를 분석할 수 있는 한, 귀하가 우려하는 품질을 이해할 수 있다고 믿습니다. 공정의 공정 능력을 객관적으로 평가합니다.
이상이 본 글에서 소개할 내용이 전부이며, "분석> 이외에도 볼 수 있다. 분산 > 조금 특별한 '능력분석' 플랫폼을 제외하면 다른 플랫폼의 공정능력 분석 결과는 사실상 완전히 일치합니다. JMP 공정능력 분석 플랫폼 선택 경로는 아래 그림에 요약되어 있습니다. -14 표시됩니다. 만약 당신이 사용하고 있다면 JMP 그 과정에서 공정능력분석의 응용분야에 대해 궁금한 점이 있다면, 이 글이 여러분의 궁금증을 해결하고 실제 업무에 도움이 되기를 바랍니다.
그림-14 JMP 공정능력 분석 플랫폼 선택 경로
