--- title: 지수가중이동평균 관리도(EWMA)로 공정 평균의 작은 변화 감지 Detect Small Shifts in the Process Mean with Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) Charts description: Xbar-R 및 개체(I-Chart) 관리도는 공정에서 큰 변동을 감지하는 데 유용하지만 지수가중이동평균(EWMA) 관리도는 작은 이동을 감지하는데 효과적입니다. Minitab에서 자세히 알아보십시오. image: https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/ewma-chart-Jul-05-2025-10-42-41-0379-PM.jpg --- 한국어 - [English](https://blog.minitab.com/en/?hsLang=ko) - [Français](https://blog.minitab.com/fr/?hsLang=ko) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/?hsLang=ko) - [Português](https://blog.minitab.com/pt/?hsLang=ko) - [Español](https://blog.minitab.com/es/?hsLang=ko) - [日本語](https://blog.minitab.com/ja/?hsLang=ko) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/?hsLang=ko) - [中文（简体）](https://blog.minitab.com/zh/?hsLang=ko) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/blog/detect-small-shifts-in-the-process-mean-with-exponentially-weighted-moving-average-ewma-charts) - [Chinese](https://blog.minitab.com/zh/blog/detect-small-shifts-in-the-process-mean-with-exponentially-weighted-moving-average-ewma-charts) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/blog/mit-regelkarten-des-exponentiell-gewichteten-gleitenden-durchschnitts-ewma-kleine-shifts-im-prozessmittelwert-erkennen) - 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Xbar-R와 개체\[I\] (I-Chart)관리도와 같이 가장 널리 사용되는 관리도는 비교적 큰 공정 이동(1.5시그마 이동)을 감지하는 데 효과적이지만, 보다 작은 변화의 경우 다른 관리도를 사용해야 합니다. 지수가중이동평균(EWMA) 관리도는 바로 이러한 경우에 적합합니다. 지수가중이동평균(EWMA) 관리도의 몇 가지 중요한 특성은 다음과 같습니다. - 지난 모든 부분군 평균들에게 지수적으로 감소하는 가중치를 부여한 가중평균을 타점합니다. 즉, 관리도의 타점은 모든 데이터를 사용하여 계산됩니다. - 데이터는 개별적으로 또는 하위 그룹 단위로 수집할 수 있습니다. - 정규성 가정에 민감하지 않습니다. 지수가중이동평균(EWMA) 관리도의 가장 큰 이점은 무엇보다도 공정 평균의 작은 변화를 감지하는 데 활용할 수 있다는 사실입니다. 조기 감지를 통해 보다 신속하게 대응하여 공정을 수정하는 데 도움이 되기 때문에 매우 중요합니다.   ### 관련 내용: 공급망에서의 작은 변화 감지하기 [![무료 eBook 읽기](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/97ad1e74-9f11-43b9-87d9-9e68881b4d5b.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/97ad1e74-9f11-43b9-87d9-9e68881b4d5b)   ## 지수가중이동평균(EWMA)과 개체\[I\] 관리도의 작은 공정 변화 감지 효과 비교 소형 폴리프로필렌 수도꼭지를 제조하는 회사가 공정 관리도를 사용하여 인장 강도를 모니터링하려는 경우를 가정해보겠습니다. 이 제조사는 평균의 작은 변화 가능성에 대해 우려하고 있습니다. 해당 데이터에 대한 개체\[I\] 관리도는 공정이 관리 범위 내에 있음을 나타냅니다. 하지만 관측치 66번을 보면, 공정에 작은 변화가 있는 것으로 보입니다.. ![chart1](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/chart1-Jul-05-2025-10-42-39-9893-PM.jpg?width=364&name=chart1-Jul-05-2025-10-42-39-9893-PM.jpg) 반면 지수가중이동평균(EWMA) 관리도는 같은 공정 데이터에 대해 마지막 데이터 타점이 관리 범위를 벗어났음을 나타냅니다. ![ewma-chart](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/ewma-chart-Jul-05-2025-10-42-41-0379-PM.jpg?width=357&name=ewma-chart-Jul-05-2025-10-42-41-0379-PM.jpg) 이에 따라 엔지니어는 공정 조사를 통해 공정 평균에 영향을 주는 특수한 원인이 있는지 확인하고 그러한 원인을 제거할 수 있습니다.   ## 지수가중이동평균(EWMA) 관리도의 활용 여러분의 조직에서 추적하는 여러 지표에도 같은 개념을 적용할 수 있습니다. 개체\[I\] (I-Chart) 관리도의 신호를 통해서는 갑작스럽고 극단적인 변화나 이벤트를 확인할 수 있는 반면, 지수가중이동평균(EWMA)은 (처음에는 중심에 있다고 가정) 공정이 중앙에서 약간 벗어나서 제품 품질이 저하된 경우를 나타냅니다. 이미 사용 중인 차트에 이 도구를 적용할 방법을 찾고, 이를 통해 공정을 더욱 자세하게 파악하세요! 관리도를 활용하여 공정 특성을 모니터링하는 것이 중요합니다. 알맞은 관리도를 선택하면 기업이 공정 변화를 감지하는 데 더욱 도움이 됩니다. 전통적인 관리도는 큰 공정 변화를 감지하는 데 효과적입니다. 반면, 지수가중이동평균(EWMA) 관리도는 성숙한 공정이나 매우 민감한 공정에서 발생한 작은 변화를 빠르게 감지하는 데 적합합니다. ## 추천 게시물 [모든 계산에 대해 갖는 확신: Minitab이 FDA 규제 검증을 지원하는 방법 Confidence in Every Calculation: How Minitab Supports FDA-Regulated Validation](https://blog.minitab.com/ko/blog/confidence-in-every-calculation-how-minitab-supports-fda-regulated-validation?hsLang=ko) [Fda](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/fda) | 6 분 읽기 [시뮬레이션을 통해 자동차에서 항공우주까지 앞서가는 방법](https://blog.minitab.com/ko/blog/how-simulation-keeps-you-ahead-from-automotive-to-aerospace?hsLang=ko) [Minitab Solution Center](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/minitab-solution-center) | 4 분 읽기 [언제 Minitab을 사용해야 하고 언제 Excel을 사용해야 하나요? 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