PROJECT MANAGER_품질기초(2)_산포도
산포도
산포도는 종축, 횡축에 두항목의 양이나 크기 등을 대응시켜, 데이터를 점으로 프로트한 것이다.
각 데이터는 두항목의 양이나 크기 등을 갖는 것이다.
산포도는 특성과 그 요인을 비교하거나 관련이 있을 것 같은 두 개의 특성 또는 요인끼리를
비교해서 얻는 데이터를 두개 축의 교점에 프롯트한 그림입니다.
특성과 요인, 어느 특성과 다른 특성, 하나의 특서에 있어서 두 개의 요인, 이라는 두 개의 변수간의
관계를 나타낸 점그래프로, 선정한 변수간의 상관관계를 아는데에 이용되어, 비교된 데이터를
프롯트해서 원인과 결과의 관계, 결과와 결과의 관계, 원인과 원인의 관계 등, 데이터 상호의
관계를 보는 그래프입니다.
- 산포도의 특징
산포도는 두 종류의 데이터 관계를 시각화해서 정리합니다.
예로, 오른쪽 그림과 같이 신장과 체중의 관계를 조사하는
경우를 생각합니다. 한 사람 한 사람의 신장과 체중의 데이터를
프롯트하면 이 두 개 데이터의 실제 관계가 시각화됩니다.
또, 각각 편차에서는 잘 보이지 않는"퍼진 느낌, 얇은 느낌"
이라는 새로운 관점의 편차 모양/형태도 발견할 수 있습니다.
제조에서는 품질은 공정에서 만든다고 생각으로, 특성요인도에 있는 특성을 요인으로 관리합니다.
이 때, 특성을 종축, 요인을 횡축으로 한 산포도로 관계의 모습을 파악하는 것이 중요합니다.
산포도는 횡축과 종축에 각각의 양을 취해, 데이터가 해당하는 곳에 프롯트 한 그래프입니다.
두개의 양의 관계가 있는지 없는지를 보는 데에는 상당히 편리한 그래프입니다.
- 산포도의 목적
산포도는 두개의 데이터관계를 조사하는 기법입니다. 두 개의 변수의 데이터를 이용해서 각각의
변수를 축으로 취해, 샘플을 프롯트한 그래프입니다. 이것은 다음 변수 간의 관계를 볼 때 등에
적용하고 있습니다.
1. 품질특성과 변동요인의 관계
2. 어느 품질특성과 다른 품질요인의 관계
산포도에서는 다음과 같은 점에 주의해야 합니다.
- 벗어난 값의 유무를 검토 : 벗어난 값
- 층별의 필요성 : 층별산포도 (층마다의 산포도)
- X 와 Y의 관계 : 상관관계, 회귀 직선, 동시 분포와 주변 분포
- 산포도의 목표
1. 영향을 주는 요인이 확실해지다.
특성요인도에서 추출한 요인이 특성과 상관이 있으면 그 요인이 원인일 가능성이 있다고 합니다.
2. 가공조건의 최적화가 도모된다.
어느 제품의 용점타점수와 전류치에 상관이 있으면 원하는 전류값에 대한 적절한 타점수를
산포도에 의해 파악할 수 있습니다.
3. 간단한 관리방법을 선택할 수 있다.
수고럽거나 비용이 드는 관리방법과 비교해 상관이 있는 간단한 관리방법이 있다면 변경하는
이점이 있습니다.
- 산포도의 용도
1. 특성 편차에 영향을 주는 요인이 무엇인가를 알 수 있습니다.
2. 특성과 요인과의 관계를 파악하고, 특성의 평균 레벨을 부여한 값으로 하기 위한 요인의
수준값을 조사할 수 있습니다.
3. 본래 특성의 측정에 시간이나 공수가 걸리는 경우나, 측정에 의해 제품의 기능이 저하되는
파괴검사 등.
의 경우에 본래의 특성과 관련이 강하게, 그 대신으로 할 수 있는 특성(대용 특성)을 찾습니다.
그리고, 산포도는 특성요인도를 이용해서 확실해진 요인이 진짜 요인인지 아닌지를 검증하기
위해 유효한 도구입니다. 요인해석 등의 검증의 단계에 자주 이용됩니다. 도수분포를 나타내는
히스토그램이 원료성분의 양이나 제품의 불순물의 분포 형태를 파악하는 도구인데 반해,
산포도는 비교되는 데이터 상호의 관계를 보기에, 2차원의 히스토그램이라고도 불리고 있다.
예로 두개의 데이터 관계에서는
1. 결과(특성)과 결과(특성)과의 관계
가동율과 생산대수/택타임과 생산대수 등
2. 원인(요인)과 결과(특성)과의 관계
기온과 소비전력량/제조조건과 불량율/가오온도와 소재강도 등
3. 원인(요인)과 원인(요인)과의 관계
제품분쇄시의 압력과 온도, 소재의 강도에 대한 가공온도와 냉각속도 등
이런 것의 관계를 조사하고 개선의 단서를 찾아 내기 위해 산포도를 작성하고 검토합니다.
대응이 있는 두개의 데이터에 있어서 한쪽 값에 대한 다른쪽 데이터가 연동하여 변화하는
경우, 이런것 간에 상관이 있다고 합니다.
- 산포도의 종류
① : 강한 정의 상관관계
② : 약한 정의 상관관계
③ : 강한 부의 상관관계
④ : 약한 부의 상관관계
⑤ : 상관이 없음
⑥ : 직선적이지 않은 상관관계
- 산포도의 정리방법
1. "필요한 데이터의 수집"
관계있을지를 조사하고 싶은 두종류의 데이터를 수집합니다. 데이터를 각각xy로 하고, 요인과
특성의 경우는 요인을 x, 특성을 y로 합니다. 데이터수가 적으면 관계를 확실히 알 수 없기에
최소 30개 이상의 데이터를 수집합니다.
2. "수집한 데이터에서 xy, 각각의 최대값과 최소값을 구합니다. "
3. "횡축과 종축을 설정하고, 좌표값과 눈금을 정하고, 그래프의 좌표축을 만듭니다."
4. "데이터를 프로트"
5. "필요사항을 기입"
- 산포도를 볼 때의 주의사항
1. "이상점은 없는가?"
많은 점이 흩어져 있는 곳에서 떨어진 점이 발견되는 경우가 있습니다. 이 때, 우선 대응하는
데이터의 이력을 조사"무엇인가 명확한 원인이 있는가?"를 조사합니다. 예로, 측정오차인지,
불량품 혼입, 원재료의 변경에 의한 변화, 설비고장 등등 4M의 변화가 있었는지를 검토합니다.
그 원인이 판명되면 그 점에서 이상원인을 명기하고, 산포도의 관계는 그 점을 제외하고
판단하도록 합시다.
2. "층별 필요성은 없는가?"
예로, 전체로 보면 상관이 있는 것 같지만 층별해서 보면 상관이 없는 경우나, 반대로 전체로
보면 상관이 없었던 것 같지만 층별로는 상관이 있는 경우가 있습니다. 그러기때문에
대응하는 데이터의 이력을 조사, 층별인자가 있는 경우는 점에 표시를 하거나, 색을 나누거나
해서 알기 쉽게 합니다.
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