Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
28 | 29 | 30 |
Tags
- 영어영문학
- 경제용어
- 자연어처리
- 컴퓨터공학
- 공대생의문과공부
- 고전방법론
- 지식재산경영
- 정보시스템설계및분석
- 통계적품질관리
- 산업공학
- 통계학
- 언어학
- 최적화기법
- 일일경제공부
- 언어적지식
- 이공계를위한특허이해
- 공대생의산업공학공부
- 지적재산권
- 국어국문학
- 메타휴리스틱
- 특허
- 공대생의연구공부
- 공대생의경제공부
- 정보시스템
- 공대생의언어학공부
- 품질경영
- 인공지능
- 최적화문제
- 확률기반자연어처리
- 공대생의전공공부
Archives
- Today
- Total
Fintecuriosity
[통계적 품질관리] SQC와 품질정보관리 본문

이번 글의 내용은 '통계적 품질관리 4.0(양희정, 김광수, 정상윤 지음, 한국표준협회미디어)'의 내용을 참조 및 정리 하였습니다.
※ 데이터의 확률적 모습은 종모양의 이등변삼각형 (종 모양의 좌우대칭 구조)이며 모집단의 기대치는 이등변삼각형의 중심입니다. 또한 이등변삼각형의 확률 면적은 무조건 1로 모두 동일합니다. 그러므로 이등변삼각형의 밑변이 짧을수록 중심의 높이가 높아지며 중심위치에 가까운 값이 다수인 모집단이란 뜻이 됩니다. 즉 품질을 관리한다는 것은 분포의 중심위치와 밑변의 길이를 함께 관리한다는 것을 의미합니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
References
[1] 양희정, 김광수, 정상윤. 한국표준협회미디어, "빅데이터 시대 품질관리의 내비게이션 통계적 품질관리 4.0", 22 (2019)
'Industrial Engineering > 통계적 품질관리' 카테고리의 다른 글
[통계적 품질관리] 중심위치가 중요한 이유 (0) | 2020.08.26 |
---|---|
[통계적 품질관리] 모수와 통계량 (0) | 2020.08.25 |
[통계적 품질관리] 통계적 품질관리의 원칙 (0) | 2020.08.23 |
[통계적 품질관리] 데이터의 분류 (0) | 2020.08.23 |
[통계적 품질관리] 제조현장의 여러 가지 품질 정보의 예 (0) | 2020.08.23 |