출판사 서평
본 시리즈의 기본 콘셉트는 바로 정보화에 필요한 핵심 기법(Tools)들을 선정해 깊이 있게 다뤄보자는 데 있다. 그 첫 번째가 FMEA이었고, 두 번째가 바로 지금의 관리도와 프로세스 능력이다. 이는 통계적 프로세스 관리(SPC)와 관련된 여러 기법 중, 우리의 문제해결 역량을 키우는데 매우 중요한 기법으로 FMEA와 관리도, 프로세스 능력 외에도 실험계획, 신뢰성 등이 중요 기법에 포함된다.
이들은 일의 흐름 상 서로 연결되기도 하는데, 예를 들어 문제 유형을 찾을 목적으로 FMEA가 쓰였다면 그 문제의 상황과 수준을 파악할 ...
본 시리즈의 기본 콘셉트는 바로 정보화에 필요한 핵심 기법(Tools)들을 선정해 깊이 있게 다뤄보자는 데 있다. 그 첫 번째가 FMEA이었고, 두 번째가 바로 지금의 관리도와 프로세스 능력이다. 이는 통계적 프로세스 관리(SPC)와 관련된 여러 기법 중, 우리의 문제해결 역량을 키우는데 매우 중요한 기법으로 FMEA와 관리도, 프로세스 능력 외에도 실험계획, 신뢰성 등이 중요 기법에 포함된다.
이들은 일의 흐름 상 서로 연결되기도 하는데, 예를 들어 문제 유형을 찾을 목적으로 FMEA가 쓰였다면 그 문제의 상황과 수준을 파악할 도구로 관리도와 프로세스 능력이 연결되는 식이다. 또 상황과 수준이 확인된 상태에서 달성하고자하는 ‘목표’와의 간극을 줄이기 위해 단기적 해법으로써 실험 계획(DOE, Design of Experiment)을 활용하거나 미래품질 확보를 위해 신뢰성(Reliability) 기법들을 적용한다. 이러한 기법들을 통해 통계적 프로세스 관리(SPC)가 조금 더 효과적으로 운용될 수 있기를 바란다.

목차
들어가는 말
본 책의 구성
Ⅰ. 관리도
1. 품질 역사 속에서의 ‘관리도’
1.1. 주요 사건들을 시간 순으로
1.2. 사건들을 세 개 유형으로 구분
1.3. 문헌의 출처를 모두 모아
1.4. 시간대별 사?건과 원문들을 엮어 이야기를 구성
1.5. Shewhart의 관리도에 대한 철학과 우연·이상 원인의 탄생
2. 관리도 사전학습
2.1. ‘통계적 품질관리(SQC)’와 ‘통계적 프로세스 관리(SPC)’의 차이
2.2. ‘관리도’에서의 ‘결정 규칙(Decision Rules)’
2.3. ‘관리한계(Control Limit)의 결정
2.4. ‘중심극한정리(Central Limit Theorem)’와의 관계
2.5. 확률계산을 통한 관리도에서의 ‘가설 검정’
2.6. ‘이상원인(Assignable Cause)과 ‘우연 원인(Chance Cause)’의 이해
3. 관리도의 적용
3.1. 관리도의 ‘도입 전 계획’
3.1.1. 관리도의 도입 준비
3.1.2. 관리도의 도입 절차
3.1.3. 관리도의 변경
3.2. 관리도의 도입
3.2.1. 관리도에 대해 설명해주기
3.2.2. 관리도 사용 시 이점 알리기
3.2.3. 프로세스 관리를 위한 일반 지침 알리기
3.2.4. 프로세스 점검담당자를 위한 지침 알리기
3.3. 관리도를 통한 조치
3.3.1. 신속한 조치의 중요성
3.3.2. 첫 번째 조치 유형: ‘프로세스 검사담당자’에 의한 조치
3.3.3. 두 번째 조치 유형: 설비설정담당자, 배치오퍼레이터에 의한 조치
3.3.4. 세 번째 조치 유형: 관리책임자에 의한 조치
3.3.5. 네 번째 조치 유형: 품질관리팀에 의한 조치
3.3.6. ‘관리도’와 연계한 프로세스에서의 실험 수행
3.3.7. ‘경제적 관리 상태’의 의미
3.3.8. ‘관리도’의 요약
4. 관리도의 작성
4.1. -R 관리도
4.2. -S 관리도
4.3. I-MR 관리도
4.4. p?관리도
4.5. np?관리도
4.6. u?관리도
4.7. c?관리도
4.8. CUSUM?관리도
4.9. EWMA?관리도
4.10. 다변량 관리도(Multi?variate Control Charts)
4.11. 희귀사건 관리도(Rare Events Control Charts)
4.12. 짧은 생산주기 관리도(Short?run Production Control Charts)
5. 관리도의 해석
5.1. 관리도 해석의 기본 이해
5.2. ‘?R 관리도’의 해석
5.3. 정상 패턴(Natural Pattern)
5.4. 주기(Cycles)
5.5. 돌출(Freaks)
5.6. 수준의 점진적 변화(Gradual Change in Level)
5.7. 군집 또는 뭉침(Grouping or Bunching)
5.8. 불안정(Instability)
5.9. 상호작용(Interaction)
5.10. 혼합(Mixtures)
5.10.1. 안정형 혼합(Stable Mixture)
5.10.2. 불안정형 혼합(Unstable Mixture)
5.11. 층화(Stratification)
5.12. 수준의 급변(Sudden Shift in Level)
5.13. 규칙성 변동(Systematic Variation)
5.14. 동조 성향(Tendency of One Chart to Follow Another)
5.15. 경향(Trends)
Ⅱ. 프로세스 능력
1. 프로세스 능력 개요
1.1. ‘프로세스 능력(Process Capability)’의 발전
1.2. ‘프로세스 능력’과 ‘프로세스 성능’의 차이
1.3. ‘프로세스 능력’과 ‘관리도’와의 관계
2. 프로세스 능력 산출
2.1. ‘프로세스 능력(Process Capability)’의 계산과 분석
2.1.1. ‘프로세스 능력(Process Capability)’의 계산
2.1.2. ‘프로세스 능력(Process Capability)’의 분석
2.2. 프로세스 능력(성능) 지수 ?Cp, Pp의 계산
2.3. 프로세스 능력(성능) 지수 ?Cpk, Ppk의 계산
2.4. 시그마 수준(Sigma Level)’의 이해
2.4.1. ‘시그마 수준(Sigma Level)’의 계산
2.4.2. ‘시그마 수준(Sigma Level)’의 계산 - 정규 분포
2.4.3. ‘시그마 수준(Sigma Level)’의 계산 - 비정규 분포
2.4.4. ‘시그마 수준(Sigma Level)’의 계산 - 이항 분포
2.4.5. ‘시그마 수준(Sigma Level)’의 계산 - 포아송 분포
3. 프로세스 능력 연구
3.1. ‘프로세스 능력 연구’의 개요
3.2. ‘프로세스 능력 연구’의 범위
3.3. ‘프로세스 능력 연구’의 수행 순서
3.4. 데이터 수집(Obtaining the Data)
3.5. 데이터 분석(Analyzing the Data)
3.6. ‘프로세스 능력’ 추정하기
3.7. ‘프로세스 능력 연구’에서 얻은 정보 활용하기
3.8. ‘프로세스 능력 연구’를 ‘프로세스 관리도’로 옮기기
3.9. ‘프로세스 능력 연구’의 간단한 사례
3.10. ‘프로세스 성능 연구’의 간단한 사례
부록
A. ‘비편향 상수’의 이해
B. ‘이항 분포’의 ‘평균’과 ‘분산’ 유도
C. ARL(Average Run Length) 구하기
D. t?값을 이용해 면적구하기(정규 분포)
E. t?값을 이용해 면적구하기(비정규 분포, k\u003d1)
F. t?값을 이용해 면적구하기(비정규 분포, k\u003d-1)
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