계속형 데이터(연속형 데이터)를 위한 관리도는 측정값이 연속적인 경우, 즉 무게, 길이, 시간, 온도, 농도 등 정밀 측정값을 다루는 공정에서 사용됩니다. 대표적으로 X̄-R 관리도와 X̄-S 관리도, 그리고 I-MR(Individual-Moving Range) 관리도가 있습니다. 아래에서 각각을 쉽게 설명드릴게요.
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1. X̄-R 관리도 (평균-범위 관리도)
● 정의
여러 개의 소집단(예: 4~5개씩)을 뽑아 **평균(X̄)**과 **범위(R, Range)**를 동시에 관리하는 관리도
공정의 **평균 위치와 산포(흩어짐)**를 함께 파악
● 사용 환경
소집단(샘플)이 2~10개 정도로 비교적 작을 때
측정 데이터가 정규분포에 가까울 때
● 해석
X̄ 관리도: 공정의 평균이 일정한지
R 관리도: 공정의 산포(흩어짐, 변동성)이 일정한지
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2. X̄-S 관리도 (평균-표준편차 관리도)
● 정의
소집단의 **평균(X̄)**과 **표준편차(S)**를 동시에 관리하는 관리도
범위 대신 표준편차를 사용해서 샘플 수가 10개 이상일 때 더 정확함
● 사용 환경
샘플 크기가 크고, 산포를 정밀하게 파악할 때
품질 특성치가 연속적인 경우
● 해석
X̄ 관리도: 공정의 평균의 안정성
S 관리도: 산포의 안정성 (더 세밀한 산포 측정)
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3. I-MR 관리도 (개별값-이동범위 관리도)
● 정의
샘플이 1개씩 들어오는 경우, 즉 연속 생산 공정이나 데이터가 적을 때 사용
I(Individual) 관리도: 개별 측정값
MR(Moving Range) 관리도: 인접한 두 값의 차이(변동 폭)
● 사용 환경
소량, 단건 데이터
연속적인 측정값, 공정 이상 탐지
● 해석
개별값이 관리한계 내에 있는지
변동성이 갑자기 커지는지 확인
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4. 표: 계속형 데이터용 관리도 비교
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5. 실무 예시
전자부품 두께 측정: 하루 5개씩 뽑아 X̄-R 관리도 작성
제약회사 용액 농도: 한 번에 12개 이상 샘플 분석, X̄-S 관리도
생산라인 실시간 무게 측정: 제품마다 1개씩 I-MR 관리도
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6. 결론
계속형 데이터 관리도는 공정의 평균과 산포라는 두 측면을 동시에 감시해서, 불량 발생 전 미세한 징후를 파악하고, 품질 향상을 위한 신속한 조치를 가능하게 만듭니다.
실제 품질 경영 기사나 산업 현장에서는 샘플 수와 데이터 특성에 따라 적합한 관리도를 선택하는 것이 핵심입니다.