산포 원인 분리 차트 (Multi-Vari Chart)
시간 슬롯별 다중 샘플 측정값을 입력하면 Within-time·Between-time 변동을 분리하고 분산 기여도(%)를 자동 산출하여 산포 원인을 시각화합니다.
계산 근거
1원 배치 변량모형 분산성분 추정: σ²(시간 내) = MSW, σ²(시간 간) = max(0, (MSB − MSW) / n₀), n₀ = (N − Σnᵢ²/N) / (k − 1). 시간 간 차이는 F = MSB / MSW 를 F(k−1, N−k) 분포로 검정하고(유의수준 5%), 총 산포 6σ 를 공차와 비교합니다(75% = Cp 1.33).
함께 쓰는 양식
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자주 묻는 질문 (FAQ)
Multi-Vari Chart란?
Dorian Shainin이 1960년대 정립한 산포 원인 분리 기법입니다. 한 측정값의 총 산포를 여러 원천(공정 자체·시간·로트·위치)으로 분해하여 어떤 원인이 가장 큰지 식별합니다. Six Sigma·Shainin DOE·Red X 방법론의 핵심 분석 도구이며, Cpk 같은 스냅샷 지표만으로는 보이지 않는 시간 의존 변동을 발견하는 데 특히 유용합니다.
Within vs Between 변동의 의미는?
Within-time(시간 내): 같은 시간 슬롯 내 측정값 차이 — 공정 자체 산포(설비·재료). Between-time(시간 간): 시간 슬롯별 평균 차이 — 시간 의존 변동(작업자 교대·환경·로트). 본 도구는 1원 배치 변량모형으로 두 분산성분을 추정해(σ²시간 간 = (MSB − MSW)/n₀) 기여도(%)와 F검정 p 값으로 보여줍니다. 슬롯 평균들의 분산을 그대로 쓰면 슬롯 내 산포가 섞여 시간 변동이 과대평가되므로 MSW/n₀ 만큼 빼서 보정합니다.
Between-time 변동이 크면?
공정이 시간에 따라 이동(drift)하고 있음. 작업자 교대·재료 로트·환경(온도·습도)·교체 시점 등 시간 의존 요인을 우선 분석. Cpk만 보면 안 보이는 문제이므로 별도 분석이 필요합니다.
Within-time 변동이 크면?
몇 개 데이터가 필요한가요?
최소 3 시간 × 3 샘플(9개), 권장 5 시간 × 3~5 샘플(15~25개). 시간 슬롯이 많을수록 Between 추정 신뢰도, 슬롯당 샘플이 많을수록 Within 추정 신뢰도 상승. 본 도구는 4~5 슬롯 × 3~4 샘플을 권장합니다.
본 도구의 한계는?
① 2-level 분석만 (Within/Between) — 3-level(Within-piece, Between-piece, Time-to-Time)은 미지원. ② 위치(position) 변동 분리 미지원. ③ 시간 슬롯을 하나의 요인으로만 봅니다(교대·로트를 따로 나누려면 슬롯 이름에 구분을 적고 따로 분석). 정밀 분석은 Minitab의 Nested ANOVA 또는 Variance Components 도구 사용. 본 도구는 빠른 1차 진단용.
분석 후 개선은 어떤 흐름으로 진행하나요?
① 일정 기간 다중 시점에서 샘플 수집 → ② 본 도구로 변동 분해 → ③ 시간 간 차이가 F검정에서 유의하고 기여도가 50% 이상이면 시간 의존 요인을 Fishbone 다이어그램으로 원인 분석 → ④ 시간 내 변동이 주된 원인이면 Cpk·MSA로 공정·측정 시스템 정밀 분석 → ⑤ 개선 후 SPC 관리도로 지속 모니터링하는 순서를 권장합니다.
규격 상한·하한을 넣으면 무엇을 더 볼 수 있나요?
총 산포 6σ가 공차의 몇 %인지와
Cp = 공차 ÷ 6σ를 총 산포 기준과 시간 내 산포 기준으로 나눠 보여 줍니다. 두 Cp의 차이가 곧 시간 간 변동을 없앴을 때 기대할 수 있는 개선 폭이라, 시간 요인 조사에 공을 들일 가치가 있는지 가늠하는 데 씁니다. 규격 밖 측정값이 나온 시간 슬롯과 전체 평균이 규격 중심에서 치우친 정도도 함께 알려 주므로 산포 개선과 중심 맞춤을 따로 계획할 수 있습니다.품질 데이터를 경쟁력으로
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