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1. 런챠트(Run Chart)의 사용 목적
- 모든 공정에서는 동일한 패턴, 이동, 추세에 따라 변화가 일어나는 것은 자연스러운 부분입니다. 공정 관리에서는 항상 언급되는 바와 같이 이상원인을 제거해야되며, Run Chart 또한 현 시스템의 외부 영향으로 인한 이상 변동을 그래프로 보여주는 공정관리 Tool입니다.
- Run Chart를 해석하고 그에 따른 이상변동에 대한 원인을 분석하여 제거하므로써 공정을 관리할 수 있습니다.
2. 미니탭으로 런챠트(Run Chart) 그리기
* 예제 : 사출공정에서 제품 중량을 Shift별 5개의 Sample을 수집하고, 총 10Shift의 Data를 취출하여 Run Chart를 분석. (Spec : 20g +- 0.1g)
1) Data 삽입하기
- C1에는 Subgroup을 넣고 C2에는 Data를 삽입. (Subgroup Size가 1일 경우는 1로 채우면 됨)
2) Run Chart 그리기
- 통계분석 -> 품질도구 -> Run Chart 또는 Stat > Quality Tools > Run Chart
- 단일열 : Data / 부분군 크기 : Subgroup 선택하여 삽입.
** 하단부에 부분군 특성에서 부분군을 평균으로 할지/ Median 값으로 할지 선택.
- 확인 선택.
3) 결과값 해석하기
- 결과값 형태
- 결과값 해석하기
1. 중위수에 대한 런 수 : 6
- 상승 또는 하강으로 변환되는 점의 수 : 점1, 3, 5, 8, 9, 10
2. 기대 런 수 : 6.0
- 동일한 패턴으로 지속되었을 시 예상되는 1번의 수
3. 중위수에 대한 최장 런 : 3
- 상승 또는 하강에 변환에 대해 최장 연속되는 수 : 점 8, 9, 10
4. 군집화(Cluster)에 대한 근사 P-값 : 0.5
- 하기 그림과 같이 데이터가 한곳에 군집되어 있는 현상에 대한 수치 Data이며, 유의수준 0.05로 설정되어 분석한다고 하면, P-Value값이 0.5로 이 Data는 군집되어 있지 않다는 의미.
- 상승 또는 하강으로 변환되는 점의 수 : 점1, 3, 5, 8, 9, 10
2. 기대 런 수 : 6.0
- 동일한 패턴으로 지속되었을 시 예상되는 1번의 수
3. 중위수에 대한 최장 런 : 3
- 상승 또는 하강에 변환에 대해 최장 연속되는 수 : 점 8, 9, 10
4. 군집화(Cluster)에 대한 근사 P-값 : 0.5
- 하기 그림과 같이 데이터가 한곳에 군집되어 있는 현상에 대한 수치 Data이며, 유의수준 0.05로 설정되어 분석한다고 하면, P-Value값이 0.5로 이 Data는 군집되어 있지 않다는 의미.
5. 혼합화(Mixture)에 대한 근사 P-값 : 0.5
-> 하기 그림과 같이 중심선을 기준으로 Data가 교차되는 현상에 대한 수치 Data이며, 유의수준 0.05로 설정되어 분석한다고 하면, P-Value값이 0.5로 이 Data는 혼합되어 있지 않다는 의미.
-> 하기 그림과 같이 중심선을 기준으로 Data가 교차되는 현상에 대한 수치 Data이며, 유의수준 0.05로 설정되어 분석한다고 하면, P-Value값이 0.5로 이 Data는 혼합되어 있지 않다는 의미.
6. 상승 또는 하강 런 수 : 5
-> 위에서 중위 수에 대한 런수는 점의 기준으로 본다면 이 Data는 선을 중심으로 보면 된다. Run1 : 점1~점3 / Run2 : 점3~점5 / Run3 : 점5~점8 / Run4 : 점8~점9 / Run5 : 점9~점10
7. 기대 런 수 : 7
-> 상위 값에 대한 추세가 지속되었을 경우 예상 되어지는 런 수
8. 최장 상승 런 또는 하강 런 : 3
-> 점5~점8의 선 수
9. 추세에 대한 근사 P-값 : 0.135
-> 하기 그림과 같이 일정 간격에서 상승이 지속되거나 하강이 지속되는 추세를 의미이며, 유의수준 0.05로 설정되어 분석한다고 하면, P-Value값이 0.135로 이 Data는 추세가 없다는 의미.
-> 위에서 중위 수에 대한 런수는 점의 기준으로 본다면 이 Data는 선을 중심으로 보면 된다. Run1 : 점1~점3 / Run2 : 점3~점5 / Run3 : 점5~점8 / Run4 : 점8~점9 / Run5 : 점9~점10
7. 기대 런 수 : 7
-> 상위 값에 대한 추세가 지속되었을 경우 예상 되어지는 런 수
8. 최장 상승 런 또는 하강 런 : 3
-> 점5~점8의 선 수
9. 추세에 대한 근사 P-값 : 0.135
-> 하기 그림과 같이 일정 간격에서 상승이 지속되거나 하강이 지속되는 추세를 의미이며, 유의수준 0.05로 설정되어 분석한다고 하면, P-Value값이 0.135로 이 Data는 추세가 없다는 의미.
9. 진동에 대한 근사 P-값 : 0.865
-> 하기 그림과 같이 Data가 상승, 하강을 반복하는 현상을 의미이며, 유의수준 0.05로 설정되어 분석한다고 하면, P-Value값이 0.865로 이 Data는 진동이 없다는 의미.
-> 하기 그림과 같이 Data가 상승, 하강을 반복하는 현상을 의미이며, 유의수준 0.05로 설정되어 분석한다고 하면, P-Value값이 0.865로 이 Data는 진동이 없다는 의미.
3. 결론
Data를 보고 군집/ 혼합/ 추세/ 진동에 대한 결과값을 확인 한 후 어떠한 원인에 의해 이 현상이 발생되었는지 확인한 후 분석 및 개선을 진행하면 된다.
Run Chart와 관리도의 활용을 봤을 때 딱히 이런 경우에 Run Chart를 쓰고 이런 경우에 관리도를 활용하라는 기준은 정해져있지 않습니다. 업무에 있어서 보통 개선을 목적으로 한다면 보다 심플하게 볼 수 있는 Run Chart를 활용하고, 양산품 공정관리를 목적으로 한다면 관리 한계가 있는 관리도를 활용하는게 맞지 않을까 생각합니다.
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