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.

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.