관리도는 단순하지만 여러분의 프로세스가 통계적인 관리상태에 있는지 또는 그렇지 않은지
결정하도록 도와주는 매우 강력한 도구이다.

※ 통계적 관리상태 : 프로세스에 랜덤한 정상적인 변동만 있음
※ 통계적 관리상태를 벗어남 : 이상원인으로 생각되는 심상치 않은 변동을 보임

관리도는 일반적으로 관리상한선(UCL), 관리하한선(LCL)이 있고 통계적으로 관리상태로 판정하기 위해서
기대하는 변동의 범위가 있으며, 또한 이상원인에 의해 통계적 관리상태를 벗어났을 때의 변동영역이 있다.
 

그렇지만, P 관리도, U 관리도, I-MR 관리도,.... 등등 관리도의 종류가 너무 많아서 어떤 관리도를
사용해야 하는 것이 올바른 방법인지 혼란스러울 때가 있다.

분석하려는 데이터와 매칭되는 관리도는 어떤 것일까?

적절한 관리도를 선정하는 첫번째 순서는 여러분이 연속형 데이터를 분석항려고 하는지 이산형 데이터를
분석하려고 하는지 부터 결정하는 일이다.

여러분이 분석하려는 데이터가 연속형 데이터이면 항상 측정을 동반하며 가끔은 분수나 소수점도 포함된다.
무게, 높이, 폭, 시간 그리고 이와 유사한 것들을 연속형 데이터라고 부른다. 만일 여러분이 측정 데이터의
개별값으로 부터 변동을 찾으려고 하면 I-MR Chart를 사용하는 것이 좋다.
만일 여러분의 데이터가 8개 이하의 부분군(Subgroup)을 이루고 수집되고 있으면 X bar-R Chart를 사용하는
것이 바람직하며, 부분군(Subgroup)의 개수가 8보다 크면 X bar-S Chart를 사용하는 것이 바람직 하다.

여러분이 분석하려는 데이터가 이산형 데이터라고 하면, 비율을 구하고 있는지 발생횟수를 구하고 있는지를
결정해야 한다. 만일 비융 데이터를 통하여 프로세스의 변동원인을 찾고 있다면 여러분은 어떤 크기의 그룹에서
불량품의 갯수를 세고 "합격-불합격" 비율(%)을 구할 것이다. 이런 경우에 적합한 관리도는 P Chart 이다.
만일 여러분이 어떤 단위 제품당 불량항목 개수를 측정하여 프로세스의 변동원인을 찾고 있다면
적합한 관리도는 U Chart 이다.
 
더 많은 관리도와 또한 세부적인 목적에 맞는 관리도가 있지만 흔히 생산/서비스 현장에서 유용하게 사용되는
관리도에 대해 알아보았으며, 요약하면 다음과 같이 정리할 수 있다.