품질 향상 도구로서의 히스토그램 (막대 차트)

지속적인 프로세스 개선

히스토그램 또는 막대 차트는 즉시 인식 할 수 있지만 종종 무시되는 품질 개선 도구입니다. 문제에 대한 강력한 분석을 제공 할 수 있습니다. 지속적인 프로세스 개선을 위해서는 집계 차트와 같은 간단한 품질 도구를 통해 데이터를 수집해야하지만이 데이터를 분석 할 수 있어야합니다. 이 작업을 수행하는 가장 간단한 도구 중 하나는 히스토그램 또는 막대 차트입니다. 이는 우리 중 많은 사람들이 학교에서 친숙하게 느낄 수있는 품질 도구입니다.

지속적인 프로세스 개선을위한 히스토그램

히스토그램, 품질 도구

LeanMan

히스토그램이란?

히스토그램은 데이터를 그래픽으로 표현한 것입니다. 데이터는 특정 데이터 범위가 발생하는 빈도 (횟수)에 따라 높이가 달라지는 그래프의 열로 표시됩니다.

히스토그램을 품질 도구로 사용하는 이유는 무엇입니까?

1. 해석하기 쉬운 그래픽 방식으로 데이터를 표시합니다.
2. 데이터 값 발생 빈도를 표시합니다.
3. 데이터의 중심, 변형 및 모양을 나타냅니다.
4. 데이터의 기본 분포를 보여줍니다.
5. 향후 공정 성능 예측 가능
6. 프로세스 매개 변수의 변경을 식별 할 수 있습니다.
7. "프로세스가 고객 요구 사항을 충족 할 수 있습니까?"라는 질문에 답할 수 있습니다.

지속적인 프로세스 개선은 모든 비즈니스 생존의 핵심입니다. 히스토그램 및 기타 품질 도구는 비즈니스의 지속적인 프로세스 개선을 달성하는 데 중요합니다.

히스토그램을 만드는 방법

가장 먼저 할 일은 데이터를 수집하는 것입니다. 이 기사에서는 가변 (측정) 데이터에 대해 설명합니다. 집계 차트를 사용하여 데이터를 수집하고 특정 측정 범위의 발생을 기록하거나 측정을 수행 할 때 결과 표를 만들 수 있습니다.

이 품질 도구를 사용하려면 히스토그램을 그려야합니다.이를 위해 "클래스 간격"(열 수)과 "간격 너비"(막대 차트의 각 열 너비)를 알아야합니다.

히스토그램 플로팅

히스토그램 플롯

LeanMan

막대 차트의 클래스 간격

클래스 간격의 수를 정의하기 위해 "공식적인"방법은 총 측정 수의 제곱근을 취하는 것입니다. 예를 들어 400 개의 측정이있는 경우 클래스 간격은 20이됩니다. 그러나 너무 익숙하지 않은 경우 제곱근 다음 표는 간단한 가이드로 사용할 수 있습니다.

샘플 클래스 간격 수

• 50 세 미만: 5 ~ 7
• 50 ~ 100: 6 ~ 10
• 100 ~ 250: 7 ~ 12
• 250 이상: 10–20

이렇게하면이 간단한 품질 도구를 사용할 때 얼마나 많은 개별 열이 히스토그램 또는 막대 차트를 형성하는지 알 수 있습니다.

히스토그램 비디오

막대 차트 비디오

BarChart의 각 클래스 간격 너비

각 클래스 간격의 너비는 전체 샘플 범위 (가장 큰 것-가장 작은 것)를 클래스 간격의 수로 나눈 값이므로 측정 범위가 100 ~ 102mm이고 클래스 간격이 20 개인 경우 너비는 0.1mm가됩니다.

위의 예에서 첫 번째 열에는 100과 100.1 사이의 측정이 발생한 횟수, 두 번째 100.11과 100.2 등의 측정이 포함됩니다.

다음 단계는 각 클래스가 데이터에서 발생하는 횟수를 표시하는 것이므로 첫 번째 간격이 한 번 발생하면 열이 한 단위 높이가됩니다. 두 번째가 세 번 발생하면 세 단위 높이가되는 식입니다.

히스토그램 분석

바이 모달 분포 막대 차트

LeanMan

막대 차트 분석

LeanMan

히스토그램 분석

사양 한계와 관련된 히스토그램의 위치 및 히스토그램의 모양은 분석중인 공정에 대해 막대한 정보를 제공 할 수 있습니다. "정규 분포"를 따르는 데이터는 종 모양 곡선을 형성합니다. 이것은 변수 데이터의 히스토그램을 그릴 때 나타나는 전형적인 모양입니다.

그러나 때때로 우리는 다른 모양을 볼 수 있습니다. 다중 모달 분포는 하나 이상의 피크가있는 분포입니다. 바이 모달 분포는 그래프에 두 개의 피크가있는 분포입니다. 이는 데이터 수집 중에 변경된 것이 있음을 나타냅니다 (예: 두 교대 사이의 설정 변경 또는 처리중인 원자재 변경).

또한 데이터가 긴 꼬리를 가진 한쪽으로 묶인 치우친 분포를 볼 수 있습니다. 예를 들어 재료를 길이로 절단하는 경우이 방법은 더 긴 절단을 허용하지 않지만 더 짧은 절단은 허용하는 상황에서 발생할 수 있습니다.

히스토그램 분포의 형태와 규격 한계를 비교하면 공정이 필요한 규격을 충족 할 수 있는지 여부를 알 수 있습니다. 꼬리가 규격 상한 및 하한 내에 있으면 한계 내에있는 것입니다. 막대 차트의 최고점은 우리가 공칭 사양에 가까워 졌는지 알려주고 필요한 수정을 할 수 있도록합니다.

사용이 간편한 품질 도구의 경우 히스토그램 또는 막대 차트는 프로세스 기능에 관한 많은 정보를 찾고 지속적인 개선을 이룰 수있는 매우 강력한 방법입니다.

CP 및 CPK

비즈니스 통계 또는 통계적 프로세스 제어에 대한 토론 내에서 사람들이 프로세스 CP 또는 CPK에 대해 이야기 할 수 있습니다. 이것은 사양에 대한 실제 공정 스프레드 및 위치를 비교 한 것입니다.

이에 대해 생각하는 가장 간단한 방법은 히스토그램의 기준을 사양과 비교하는 것입니다. 히스토그램의 산포가 5 포인트이고 허용 오차가 10 포인트이면 CP가 2가됩니다. 그러나 다음에 따라 조정할 수 있습니다. 프로세스 설정 및 CPK를 제공하는 프로세스 명목. CPK는 실제 공정이 사양 한계에 더 가깝기 때문에 CP보다 더 낮지 않은 경우가 많습니다.

이것은 공정 표준 편차를 사용하여 계산되는 CP 및 CPK의 단순화 된보기입니다. CP를 제공하기 위해 6 개의 표준 편차 (+/- 3)가 총 허용 오차로 나뉩니다.

식스 시그마의 히스토그램

6 시그마 프로젝트를 구현하는 경우 데이터를 히스토그램으로 플로팅하여 데이터 분석을 거의 시작할 것입니다. 이로 인해 데이터에 대한 여러 영향으로 인해 종종 다중 노드 분포가 발생합니다. 경험이 부족한 블랙 벨트가 시작한 대부분의 6 시그마 프로젝트는 그들이 연구하고자하는 프로세스가 먼저 표준화되었는지 확인하지 못합니다.

이것은 최고의 방법을 정의하고 문서화 한 다음 모든 사람이 동일한 방식으로 따랐는지 확인하는 것만 큼 간단하다는 것을 의미합니다. 이러한 차이는 종종 6 시그마 프로젝트가 줄이려고하는 대부분의 변형의 원인이되며, 이러한 차이를 처음에 해결하면 실제로 완전한 6 시그마 프로젝트의 필요성을 제거 할 수 있습니다.

이것이 많은 사람들이 이제 린 식스 시그마를 구현하고 집중적이고 때로는 낭비적인 데이터 수집 및 분석을 시작하기 전에 프로젝트를 표준화하는 데 도움이되는 5S와 같은 도구를 구현하는 이유입니다.

히스토그램 소프트웨어

Excel과 같이 대부분의 비즈니스에서 쉽게 사용할 수있는 소프트웨어는 모든 종류의 설명에 대한 막대 차트를 만드는 데 쉽게 사용할 수 있습니다. Excel을 사용하면 막대 차트뿐만 아니라 원형 차트와 같은 다른 형식으로 히스토그램을 만들 수 있습니다.

Excel 소프트웨어를 사용한 막대 차트 및 히스토그램

LeanMan

지속적인 프로세스 개선

히스토그램 및 막대 차트는 프로세스를 지속적으로 개선하는 데 도움이되는 간단하고 중요한 품질 도구입니다. 그러나 지속적인 프로세스 개선은 단순히 발생하는 것이 아니라 신중하게 계획하고 관리해야합니다. 히스토그램과 같은 도구는 더 큰 개선 프로그램의 일부로 사용되며 집계 차트 또는 SPC와 같은 다른 도구와 함께 사용됩니다. 이러한 다른 품질 도구에 대해 읽을 수 있습니다. 7 가지 품질 도구.

품질 도구, 히스토그램 및 막대 차트

LeanMan

© 2010 Tony