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 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.

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.

The study investigates the various Acceptance Control Charts (ACCs) based on the factors that include process independence, data weighting scheme, subgrouping, and use of control charts. USL - LSL 〉 6Σ that used in the good condition processes in the ACCs are designed by considering user's perspective, producer's perspective and both perspectives. ACCs developed from the research is efficiently applied by using the simple control limit unified with APL (Acceptable Process Level), RLP (Rejectable Process Level), Type I Error α, and Type II Error β. Sampling interval of subgroup examines i.i.d. (Identically and Independent Distributed) or auto-correlated processes. Three types of weight schemes according to the reliability of data include Shewhart, Moving Average(MA) and Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) which are considered when designing ACCs. Two types of control charts by the purpose of improvement are also presented. Overall, α, β and APL for nonconforming proportion and RPL of claim proportion can be designed by practioners who emphasize productivity and claim defense cost.