지난 몇 십년동안 전 세계적으로 제조기술 분야의 급속한 성장으로 대부분의 제조 업에서 눈부실만한 품질향상과 생산성 극대화를 이루어 왔다. 하지만 현재 제조기술 분야는 새로운 문제에 직면하고 있다. 실제 현장에서 관리하고자하는 품질특성은 정규 분포를 따르지 않는 경우가 많은데, 대부분의 통계적 공정관리기술체계가 정규분포를 기반으로 하고 있다는 것이다. 또한 기존의 불량률 관리도로는 PPM/PPB 수준의 극소 불량률을 관리하는데 한계가 있다. 이러한 이유로 비정규 공정에서 극소불량관리, 미 세변동관리에 대한 연구가 시급한 실정이다. 본 논문에서는 비정규 공정에서 극소 불량률을 관리하기 위해서   통계량에 Burr 분포를 적용하는 방법을 제안하고자 한다.

지난 몇 십년동안 전 세계적으로 제조기술 분야의 급속한 성장으로 대부분의 제조 업에서 눈부실만한 품질향상과 생산성 극대화를 이루어 왔다. 하지만 현재 제조기술 분야는 새로운 문제에 직면하고 있다. 실제 현장에서 관리하고자하는 품질특성은 정규 분포를 따르지 않는 경우가 많은데, 대부분의 통계적 공정관리기술체계가 정규분포를 기반으로 하고 있다는 것이다. 이러한 이유로 비정규 공정에서 극소불량관리, 미세변 동관리에 대한 연구가 시급한 실정이다. 본 논문에서는 비정규 공정에서 불량률을 관리하기 위해 다양한 비정규 분포를 대 표할 수 있는 Burr 분포를 선택하여 적용방법을 제안하고자 한다.

지난 몇 십년동안 전 세계적으로 제조기술 분야의 급속한 성장으로 대부분의 제조 업에서 눈부실만한 품질향상과 생산성 극대화를 이루어 왔다. 하지만 현재 제조기술 분야는 새로운 문제에 직면하고 있다. 실제 현장에서 관리하고자하는 품질특성은 정규 분포를 따르지 않는 경우가 많은데, 대부분의 통계적 공정관리기술체계가 정규분포를 기반으로 하고 있다는 것이다. 이러한 이유로 비정규 공정에서 극소불량관리, 미세변 동관리에 대한 연구가 시급한 실정이다. 본 논문에서는 비정규 공정에서 불량률을 관리하기 위해 누적합 관리도와 다양한 비정규 분포를 대표할 수 있는 Burr 분포를 선택하여 적용방법을 모색한다.

지난 몇 십년동안 전 세계적으로 제조기술 분야의 급속한 성장으로 대부분의 제조업에서 눈부실만한 품질향상과 생산성 극대화를 이루어 왔다. 하지만 현재 제조기술 분야는 새로운 문제에 직면하고 있다. 실제 현장에서 관리하고자하는 품질특성은 정규분포를 따르지 않는 경우가 많은데, 대부분의 통계적 공정관리기술체계가 정규분포를 기반으로 하고 있다는 것이다. 이러한 이유로 비정규 공정에서 극소불량관리, 미세변동관리에 대한 연구가 시급한 실정이다. 하지만 비정규 분포를 통계적으로만 해석하고 설계하기 위해서는 현실적으로 한계가 있으며, 경제적 설계의 접근방법이 또 하나의 좋은 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 비정규 공정에서 관리도의 경제적 설계를 위한 연구동향을 살펴보고 추후 연구방향에 대해 제시하고자 한다.

Control chart is most widely used in SPC(Statistical Process Control), Recently it is a critical issue that the standard control chart is not suitable to non-normal process with very small percent defective. Especially, this problem causes serious errors in the reliability procurement, such as semiconductor, high-precision machining and chemical process etc. Procuring process control technique for non-normal process with very small percent defective and perturbation is becoming urgent. Control chart technique in non-normal distribution become very important issue. In this paper, we investigate on research trend of control charts under non-normal distribution.

Based on latest research, the parametric quality statistics cannot be used in non-normal process with demand pattern of many-variety and small-volume, since it involves extremely small sample size. The research proposes nonparametric quality statistics according to the number of lot or batch in the non-normal process. Additionally, the nonparametric Process Capability Index (PCI) is used with 14 identified non-normal distributions.

Control chart is most widely used in SPC(Statistical Process Control), Recently it is a critical issue that the standard control chart is not suitable to non-normal process with very small percent defective. Especially, this problem causes serious errors in the reliability procurement, such as semiconductor, high-precision machining and chemical process etc. Procuring process control technique for non-normal process with very small percent defective and perturbation is becoming urgent. Control chart technique in non-normal distribution become very important issue. In this paper, we investigate on research trend of control charts under non-normal distribution with very small percent defective and perturbation, and propose some variable-transformation methods applicable to CUSUM control charts in non-normal process.

품질향상을 위한 효과적인 공정관리체계는 기업의 생존에 있어서 매우 중요하다. 최근에는 제품의 수명과 관련된 신뢰성이 강조되면서, 신뢰성분포로 불리는 비정규분포하에서의 공정관리가 핵심과제로 여겨지고 있다. 특히 품질특성치가 비정규분포를 따를때, 정규가설에 기초한 공정관리기술을 사용한다면 심각한 오류가 초래될 수 있기 때문에, 비정규분포에서의 관리도와 신뢰성샘플링계획에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구의 목적은 비정규분포에서의 관리도와 신뢰성샘플링계획에 대한 최근연구를 조사하고, 보다 합리적이고 신뢰도 높은 공정분석에 대한 연구동향을 소개함으로써, 비정규분포하에서의 공정관리에 대한 발전적인 연구방향을 제시하는 것이다.

It is an important and urgent issue to improve process capability in quality control. Process capability refers to the uniformity of the process. The variability in the process is a measure of the uniformity of output. A simple, quantitative way to express process capability, the degree of variability from target in specification is defined by process capability index(PCI). Almost process capability indices are defined under normal distribution. However, these indices can not be applied to the process of non-normal distribution including reliability. We investigate current research on the process of non-normal distribution, and advanced method and technology for developing more reliable and efficient PCI. Finally we suggest the perspective for future study.

In this paper, We consider some generalization of these five basic indices to cover non-normal distribution. The proposed generalizations are compared with the five basic indices. The results show that the proposed generalizations are more accurate than t

We propose, a new process capability index Cpsk(WV) applying the weighted variance control charting method for non-normally distributed. The main idea of the weighted variance method(WVM) is to divide a skewed or asymmetric distribution into two normal distributions from its mean to create two new distributions which have the same mean but different standard deviations. In this paper we propose an example, a distributions generated from the Johnson family of distributions, to demonstrate how the weighted variance-based process capability indices perform in comparison with another two non-normal methods, namely the Clements and the Wright methods. This example shows that the weighted valiance-based indices are more consistent than the other two methods in terms of sensitivity to departure to the process mean/median from the target value for non-normal processes. Second method show using the percentage nonconforming by the Pearson, Johnson and Burr systems. This example shows a little difference between the Pearson system and Burr system, but Johnson system underestimated than the two systems for process capability.

The main objective of this paper is to propose a measure of evaluation for non-normal process capability. If a process is not normally distributed, but normal-based techniques are used, serious errors can result. Our approach to solve this problem is that the Pearson system, the Johnson system, and the Burr system are selected for estimating a measure of process capability using the percentage nonconforming. In this paper, we found that the Pearson system and the Johnson system were a conparatively reasonable methods to calculate out of specification by example.