공정능력지수 계산기

공정능력지수는 공정의 자연 산포를 허용되는 설계 규격 구간과 비교합니다. Cp는 규격 상한과 하한의 차이를 표준편차의 여섯 배로 나누어 잠재 능력을 측정합니다. 정규분포를 따르는 안정된 공정에서는 관측값의 약 99.73%가 평균에서 위아래로 표준편차의 세 배 이내에 있으므로, 여섯 배의 표준편차를 통상적인 자연 폭으로 봅니다. Cp가 클수록 공정 변동에 비해 공차 폭이 넓다는 뜻입니다. Cp는 규격 안에서 공정 평균이 어디에 있는지 고려하지 않습니다. Cpk는 평균을 각 규격 경계와 비교해 중심의 치우침을 반영합니다. Cpu는 상한 쪽을 측정하며, USL에서 평균을 뺀 값을 표준편차의 세 배로 나눕니다. Cpl은 하한 쪽을 측정하며, 평균에서 LSL을 뺀 값을 표준편차의 세 배로 나눕니다. 가장 가까운 경계가 능력을 제한하므로 Cpk는 Cpu와 Cpl 중 작은 값입니다. 중심이 맞는 공정은 양쪽 지수가 같고 Cpk가 Cp와 같습니다. 치우친 공정은 Cpk가 Cp보다 작습니다. 조직에서는 추정된 자연 공정 폭이 규격 폭에 꼭 맞는 수준으로 1.00을, 일상적인 공정이 능력을 갖췄다고 보는 일반적 최소값으로 1.33을, 더 중요한 용도에는 1.67 이상을 흔히 사용합니다. 이는 관례이지 보편적인 법칙은 아닙니다. 고객 위험, 측정 오차, 공정 성숙도, 분포 형태, 불량 비용을 기준으로 합격 기준을 정해야 합니다. 공정능력 분석은 통계적 안정성이 확인된 뒤에야 의미가 있습니다. 특별 원인의 영향을 받는 공정은 평균이나 표준편차가 신뢰할 만하지 않으므로 향후 성능을 하나의 지수로 안정적으로 요약할 수 없습니다. 먼저 관리도를 검토하고 표본 추출 계획에 맞는 공정 내 변동 추정치를 사용하세요. 규격은 관측 데이터가 아니라 설계 또는 고객 요구에서 나와야 합니다. Cp와 Cpk를 불량 성능으로 해석할 때는 대략적인 정규 연속분포도 전제합니다. 치우친 데이터, 경계가 있는 데이터, 다봉형 데이터, 자기상관이 있는 데이터는 변환, 비정규 공정능력 모델 또는 직접적인 백분위수 분석이 필요할 수 있습니다. 측정 시스템이 적절한지 확인하고 합리적 부분군으로 구성된 충분한 관측값을 사용하세요. 계산기는 산술 계산을 명확히 제공하지만, 완전한 연구에는 표본 수집 기간, 안정성 근거, 분포 평가, 신뢰구간, 운영 맥락도 보고해야 합니다.