c차트

c차트
최초 제안자	월터 A.슈하트
공정 관찰
합리적인 부분군 크기	n > 1
측정유형	표본의 부적합 수
품질특성유형	속성 데이터
기반 배포	포아송 분포
성능
탐지할 이동 크기	1 1.5파운드
공정 변동 차트
해당 없음
공정 평균 관리도
중심선	${\displaystyle {c}=sumfrac {sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{n} {\mbox{n} {x_{ij} {m}}}의 결함 수$
관리 한계	$({displaystyle {c}}\pm 3cpmrt {c}})$
표시된 통계량	${\displaystyle {c}_{i}=\sum _{j=1}^{n}{\mbox{x_{ij}}의 결함 수$

통계품질관리에서 c-차트는 "카운트(count)"형 데이터,^[1] 일반적으로 단위당 총 부적합 건수를 모니터링하는 데 사용되는 관리도 유형이다.또한 특정 시간 단위로 발생하는 총 이벤트 수를 모니터링하기 위해 사용되는 경우도 있습니다.

c-차트는 검사 단위당 둘 이상의 부적합 가능성을 설명하고, p-차트 및 u-차트와 달리 일정한 표본 크기를 필요로 한다는 점에서 p-차트와 다르다.p-chart 모델은 "합격"/"불합격" 유형 검사만 제공되며, c-chart(및 u-chart)는 각각 1개의 고장으로 인해 검사에 불합격된 2개의 항목과 각각 5개의 고장으로 불합격된 동일한 2개의 항목을 구분하는 기능을 제공합니다. 반면, p-chart에는 2개의 부적합 항목이 표시됩니다.10개의 결함을 보이다

또한 부적합은 유형 또는 위치별로 추적할 수 있으며, 지정 가능한 원인을 추적하는 데 도움이 됩니다.

c-chart를 사용한 감시에 적합한 프로세스의 예는 다음과 같습니다.

• 사출성형 또는 주조 공정에서 검사 단위당 공극수 모니터링
• 프린트 회로 기판당 재납땜해야 하는 개별 컴포넌트 수 감시
• 일별 제품 반품 건수 모니터링

포아송 분포는 관리도의 기준이 되며 다음과 같은 ^[2]가정이 필요합니다.

• 부적합에 대한 기회 또는 잠재적 위치 수가 매우 많습니다.
• 모든 위치에서 부적합 가능성이 작고 일정합니다.
• 검사 절차는 각 시료마다 동일하며 시료마다 일관되게 수행됩니다.

이 차트 유형의 관리 한계는 $c{\displaystyle \stackrel{}{}}$ ${\displaystyle \pm }$ ± ${\displaystyle 3}$ ${\displaystyle c\sqrt{\stackrel{}{}}}$ ${\$ { $displaystyle { c$} \ $pm$ 3 { \ $sqrt${ $c$$$}} 입니다$$.$여기$서 c ${\$ { \ $displaystyle$ { c$}$는 관리 차트 설정 중에 확립된 장기 프로세스 평균의 추정치입니다.

「 」를 참조해 주세요.

• u차트

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