[QC도구-5]히스토그램

처음 히스토그램(Histogram)의 설명을 들었을 때, 이런 단순한 내용도 QC 툴이 될 수 있구나 하는 생각이 들었다.   전문가들은 단순한 내용을 어렵게 설명하여, 뭐가 있는 것처럼 트릭을 쓰는 것이 아닌가 하는 느낌도 가지게 되었다.  "히스토그램은 데이터를 시계열(time series)방식으로 표현하는 것"이라는 설명을 접할 때 더욱 그런 생각을 떨칠수 없었다.   

 

그러나 히스토그램은 그렇게 단순하지 않다.  히스토그램은 그림과 같이 도수(데이터)를 데이타가 생성된 (구간) 시점별로 분석하는 그림 도구이기 때문이다.  히스토그램은 A. M. Guerry 라는 프랑스 학자가 범법자의 나이와 범죄에 미치는 영향을 분석하기 위하여 처음으로 그렸다고 하지만, 아마도 오래전 부터 그 개념이 사용되었을 것으로 추정할 수 있다.    그래프는 기본적으로 막대 그래프를 이용한다.   

 

막대그래프는 당연히 폭(Range)과 높이(도수의 량)으로 표현된다.   폭은 관리포인트의 관점에서 결정을 잘 하여야 한다.   폭을 좁게하면 막대의 개수가 너무 많지게되어 선형적 수준의 변화를 판단할 수 있겠으나 관리포인트가 많아지게 될 것이고, 폭을 넓게하면 관리포인트는 적어지지만 특성을 전혀 파악할 수 없게 될 것이다.    대개는 막대의 개수(n)가 10개정도가 적당하고, n/2~2n 정도를 넘지않게하는 것이 일반적이라고 한다.

 

1. 우선 체크리스트를 만들고, 체크되어야 할 항목 구간을 정하게 되면 품질측정 데이터(도수)를 측정할 수 있다.(이때 중간값과 경계값의 일관성 있는 처리 원칙을 미리 정해두어야 한다. 구간은 정수 보다는 소수점 사이로 작성하는 것이 좋다.)

2.  개선활동이점(A)시점과 개선활동이후(B)의 시점으로 구간별로 모아진 데이타를 히스토그램으로 표시한다.

3. 두 시점상에 그려진 히스토그램의 특성을 분석한다.

 

그려진 히스토그램이 정규분포 형상일 경우는 정상적인 프로세스로 추정되지만, 종 모양이 중심으로 모일 수록 높은 품질임을 반영한다 하겠다.  히스토그램의 봉우리가 2개 대칭이거나, 2개 비대칭, 절벽형등 정규분포형이 아닐 경우는 그 원인을 찾아 품질보증활동을 수행한다.