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SPC + AI 융합 — Xbar-R 관리도와 Cpk 계산

Day 1: 제조 데이터 분석 기초

학습 목표

Xbar-R 관리도를 Python으로 구현할 수 있다 Cpk/Ppk 공정 능력지수를 계산할 수 있다 Western Electric Rules 자동 판정을 구현한다

SPC + AI 융합 실습

학습 흐름

  1. 가상 생산 데이터 생성 (정상 + 이상)
  2. Xbar-R 관리도 작성
  3. Cpk/Ppk 계산 및 해석
  4. Western Electric Rules 자동 판정
  5. AI 리포트 자동 생성
pip install numpy pandas matplotlib scipy
python spc_ai.py
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힌트 보기
  • A2, D3, D4 계수는 서브그룹 크기(n)에 따라 다르다 (n=5: A2=0.577)
  • Cpk < 1.0이면 불량이 규격을 벗어나고 있다는 의미
  • Rule 2: 연속 9점이 중심선 한쪽이면 공정 이동(shift) 의심
정답 보기
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AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖Xbar-R 관리도 코드 생성AI 학습 팁

AI에게 샘플 크기와 공정 데이터 구조를 알려주면 UCL/LCL 계산부터 matplotlib 시각화까지 SPC 코드를 완성해줍니다.

제조 공정에서 부품 치수 데이터(n=5 샘플 크기)로 Xbar-R 관리도를 그리는 Python 코드를 작성해줘. UCL·CL·LCL 계산(A2·D3·D4 상수 포함), matplotlib 시각화, 그리고 Cpk 계산까지 포함해줘.
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