초록 ▼

최근의 통계적 품질관리는 공정을 검사하여 불량품이 생산되지않도록 미리 예방활동을 하는 통계적 공정관리(Statistical Process Control; SPC).의 체계적인 활용을 강조하고 있다. SPC기법의 대표적인 것으로는 관리도와 공정능력분석이 있다.관리도의 경우 공정평균의 변화를 관리하고자 할때 슈하르트형 X관리도가 흔히 이용되는데, 여기에는 일정한 시간간격으로 표본을 채취하는 고정표본간격 X관리도와 표본채취간격을 표본의 타점결과에 따라 변화시키는 가변표본간격 X관리도가 있다. 공정능력분석의 경우, 규격과 관련

최근의 통계적 품질관리는 공정을 검사하여 불량품이 생산되지않도록 미리 예방활동을 하는 통계적 공정관리(Statistical Process Control; SPC).의 체계적인 활용을 강조하고 있다. SPC기법의 대표적인 것으로는 관리도와 공정능력분석이 있다.관리도의 경우 공정평균의 변화를 관리하고자 할때 슈하르트형 X관리도가 흔히 이용되는데, 여기에는 일정한 시간간격으로 표본을 채취하는 고정표본간격 X관리도와 표본채취간격을 표본의 타점결과에 따라 변화시키는 가변표본간격 X관리도가 있다. 공정능력분석의 경우, 규격과 관련하여 공정능력을 평가하는 척도로 공정능력지수(Process Capability Index;PCI)가 많이 이용되고 있다.SPC기법에 대한 대부분의 기존 연구들은 품질특성치가 정규분포를 따른다는 가정하에구해진 것으로, 정규분포를 따르지 않는 경우에는 SPC기법을 사용하는 소기의 목적을 달성할 수 없게 된다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 연구들이 진행되어 왔으나, 관리도의경우 현재까지의 연구들은 대부분이 고정표본간격 X관리도에 관한 것이다. 또한,PCI의 경우 현실적으로 적용하기 어려운 가정들을 가지고 있거나 이론적으로 너무 복잡하여 실제 생산현장에서 사용하기 매우 어려운 형편이다.이러한 점에 근거하여 본 연구에서는 먼저 정규분포를 가정한 기존의 가변표본간격 X관리도와 PCI를 비대칭분포에 적용할 경우의 효과를 분석하고, 이를 바탕으로 분포에 대한가정없이 쉽게 사용할 수 있는 새로운 가변표본간격 X관리도와 PCI를 개발하였다. 또한,기존연구들과 본 연구의 중요한 결과들을 사용현장에서 쉽게 이용할 수 있도록 퍼스널 컴퓨터용 소프트웨어를 개발하였다.

Abstract ▼

Recent statistical quality activities tend to emphasize statisticalprocess control(SPC) which aims to protect the process against nonconforming unitsthrough process monitoring. Two major methodologies for SPC are control charts andprocess capability analyses. In the case of control charts, t

Recent statistical quality activities tend to emphasize statisticalprocess control(SPC) which aims to protect the process against nonconforming unitsthrough process monitoring. Two major methodologies for SPC are control charts andprocess capability analyses. In the case of control charts, two of the Shewhart type Xcontrol charts often used to detect shifts in the process mean are fixed samplinginterval(FSI) X charts in which samples are taken from the process with fixed-lengthsampling intervals and variable sampling interval(VSI) X charts in which the samplingintervals vary depending on the previous sample mean. In the case of processcapability analyses, process capability indices(PCIs)are frequently used to evaluate thecapability of the process.Since most of the works for control charts and PCIs are based on the assumptionthat the distribution of the quality characteristic is normal, the objectives of SPCmethods may not be attained when the normality assumption is not valid. ExistingSPC methods related to control charts that deal with skewed distributions are of FSItype and those related to PCIs have impractical assumptions or are too complicated tobe utilized.In this study, VSI X charts and PCIs for skewed populations have been considered.The skewness effect on the traditional SPC methods are investigated, and newdistribution-free methods for VSI X charts and PCIs are proposed. Finally, a softwarefor personal computers is developed.

목차 Contents

• 제 1 장 서 론...9
• 1.1 연구목적...9
• 1.2 연구내용...11
• 1.3 연구범위...12
• 1.4 연구방법...15
• 1.5 기대효과...16
• 제 2 장 기존연구...17
• 2.1 비대칭분포를 위한 관리도 기법...17
• 2.2 가변표본간격 $\bar{X}$관리도...20
• 2.3 비대칭분포를 위한 공정능력분석...24
• 제 3 장 비대칭 분포를 위한 가중분산 VSI $\bar{X}$관리도...26
• 3.1 SDT VSI $\bar{X}$ 관리도의 비대칭 효과...26
• 3.2 가중평균 VSI $\bar{X}$ 관리도...26
• 3.3 예제...31
• 3.4 비교 및 분석...33
• 제 4 장 비대칭 분포를 위한 공정능력지수...38
• 4.1 가중분산 PCI...38
• 4.2 점근 성질...42
• 4.3 소표본 성질...44
• 4.4 목표값...49
• 제5장 연구결과의 전산화...50
• 5.1 소프트웨어의 개발 및 사용환경...50
• 5.2 자료의 작성, 저장 및 읽어오기 - File 메뉴...51
• 5.3 자료의 편집 - Edit 메뉴...53
• 5.4 관리도의 작성 - Chart 메뉴...53
• 5.5 공정능력분석 - Process Capability 메뉴...57
• 5.6 히스토그램의 작성 - Histogram 메뉴...58
• 제6장 결론...60
• 인용문헌...61
• 부록...64
• 연구수행관련 논문발표목록서...72
• 자체평가서...73