제어 한계는 프로세스 안정성과 성능을 모니터링하는 데 필수적입니다. 그들은 일반적인 원인으로 인해 변형을 식별하는 데 도움이되는 특별한 원인. 이러한 제한의 계산 및 해석은 프로세스 개선에 대한 데이터 중심 결정을 만들 수 있습니다.

제어 한계

제어 제한은 세 가지 표준 편차에서 설정 통계 경계는 프로세스의 의미에서. 그들은 안정된 프로세스의 예상 범위를 정의합니다. 데이터 포인트가 이러한 제한 밖에 떨어지면 조사를 요구하는 잠재적 인 문제를 나타냅니다.

캘리포니아

계산은 프로세스에서 데이터의 대표 샘플을 수집합니다. 샘플 데이터의 평균 (mean)은 프로세스 중심으로 사용됩니다. 표준 편차 (또는 범위)는 위와 낮은 제어 한계 (UCL 및 LCL)를 결정하는 데 사용됩니다.

예를 들어, X̄ 및 R 차트에서, 공식은 다음과 같습니다.

UCL = X̄ + A2 * R̄

LCL = X̄ - A2 * R̄

X̄는 샘플의 평균은 평균 범위이며 A2는 샘플 크기에 따라 일정합니다.

제어 한계

제어 제한 내에서 데이터 포인트는 프로세스가 안정된다는 것을 제안합니다. 이 제한 밖에 포인트는 보정이 필요할 수 있는 특별한 원인을 나타냅니다. 한계 내의 동향 또는 패턴은 시간 동안 지속되는 경우에 잠재적 인 문제를 신호 할 수 있습니다.

모니터링 제어 차트는 정기적으로 팀에 프로세스 제어를 유지하고 개선 기회를 식별합니다. 조정은 데이터가 진실한 프로세스 변화를 나타냅니다 때만해야합니다.