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관리 상한 및 하한은 통계적 품질 관리, 제조 및 기타 분야에 사용되는 필수 수학 도구의 중요한 부분입니다. 이 한계는 생산 공정의 임의 변동이 실제로 임의적이거나 공구 마모, 결함이있는 재료 또는 환경 변화와 같은 문제로 인해 발생하는지 제조업체에 알려줍니다.계산은 통계적 평균 및 표준 편차에 의존하는 비교적 간단한 계산입니다.
변형의 원인
모든 프로세스에는 변형이 포함됩니다. 예를 들어, 동일한 제조업체에서 생산 한 두 조각의 금속이 항상 동일한 두께를 갖는 것은 아닙니다. 두께는 정도에 따라 다릅니다. 일반적으로 이러한 변동은 자연스럽고 무작위로 분포되므로 차이가 평균 주위에 흩어집니다. 그러나 때때로 이러한 변동은 특별한 원인에서 비롯됩니다. 변형이 자연스럽지 않은 소스에서 비롯된 경우 프로세스가 제어 할 수 없음을 나타냅니다. 변동이 비 천연 발생원에서 비롯된 것인지 여부를 결정하는 것은 중요한 통계 개념, 즉 표준 편차 (프로세스 변동의 척도)에 의존합니다.
통계 : 프로세스 특성 정의
통계적으로 대부분의 변동이 특정 범위 내에 있으면 공정이 제어됩니다. 제조업체는 관리 상한 및 하한을 계산하여 해당 범위를 설정합니다. 그런 다음 해당 한계를 사용하여 프로세스가 제어 상태에 있는지 여부를 확인합니다. 제어 중 프로세스는 평균의 3 가지 표준 편차 내에있는 결과를 생성합니다. 이는 자연 공정이 통계 정규 분포의 특성에 따라 시간의 3 % 편차 범위에서 1 %를 벗어나는 결과 만 생성하기 때문입니다.
유형 한계에 대한 추상 통계
공정을 샘플링하고 몇 가지 계산을 실행하여 상한 및 하한 관리 한계를 쉽게 계산할 수 있습니다. 통계 컴퓨팅 패키지를 사용하면이 프로세스를 간단하게 수행 할 수 있지만 여전히 수동으로 수행 할 수 있습니다. 해당 공정에서 최소 20 회 측정으로 구성된 샘플을 수집하십시오. 표본의 평균 및 표준 편차를 찾으십시오. 표준 편차의 3 배를 평균에 더하여 제어 상한을 얻습니다. 하한 제어 한계를 얻으려면 평균에서 표준 편차의 3 배를 빼십시오.
대수는 충분하다
대수는 수동으로 제어 한계를 계산하는 데 필요한 모든 것입니다. 측정 값을 더하고 표본 크기로 나누어 평균을 계산합니다. 평균에서 각 측정 값을 빼고 결과를 개별적으로 제곱하여 표준 편차를 계산합니다. 그런 다음 개별 숫자 세트를 합산하십시오. 합계를 표본 크기에서 1을 뺀 값으로 나눕니다. 마지막으로 결과를 제곱하여 표준 편차를 계산합니다.