統計的工程管理の有効性とは
昨今のグローバル化やデフレ不況下、製造業にも非常に厳しい状況であり、下請業者に対するメーカからの要求も年々厳しくなっています。統計的工程管理についても同様で、年々レベルアップを要求されています。
さらに、個人のニーズの多様化や他社との差別競争により、新製品のライフサイクル
も短く、製造装置の製造マージンが厳しくなる中で、新たなる装置管理方法も必要となってきています。
統計的工程管理の目的は早期に異常を見つけることであり、それにより製造装置の不具合を 早期に取り除いて、製造不良をなくすことです。そこで、異常を検出する有効な手法の1つである管理図についてお話します。
1. 管理図とは
管理図は工程における偶然原因によるバラツキと異常原因によるバラツキを判断して工程を管理するために考案されたもので、折線グラフと3本の管理線からなっています。
管理図の種類は大きく2つに分類されます
- 計測値（測定値）
- Xbar－R管理図 … 平均値とR（範囲）
- Xbar－S管理図 … 平均値とS（シグマ）
- Xmed－R管理図 … 中央値とR（範囲）
- X－Rs管理図 … 実測値とR（範囲）
- 計数値（個数等）
- P管理図 … 不適合品率
- Pn管理図 … 不適合品数
- C管理図 … 不適合数
- U管理図 … 単位あたりの不適合数
2. 管理図で何が分るか
- 管理する特性値が管理状態（正常）か？異常状態か？どうか
- 特性値の悪化・異常の傾向把握できる
- 特性値の変動の傾向がわかる（正常の変動か？異常が生じているのか？）
- 歩留りのバラツキが、偶然（正常）なのか？突発的（異常）なのか？等の分析ができる
- 工程改善前後の効果の確認ができる
など、数多くの事が分ります。
普通のグラフではバラツキが分りませんが、
管理図を用いると管理限界線があるため平均値とバラツキが分ります。
3. 管理図の異常検出の例
A. 管理限界線を超えている場合
B. 管理限界内には入っている場合
C. その他
4. どの管理図を使えばよいか
Xbar－R管理図（平均値とR（範囲））やXbar-S管理図（平均値とS（シグマ））は、製品の特性データで作成されます。計数値の管理図を使用した場合は、不良率や不良数は把握できますが、不良
を分析しなければ工程が割り出せません。
計量値の管理図は特性値を一目で判断でき、問題の工程を特定することができます。よって、計量値の管理図を使用すること
で異常の原因をつかみやすく、対策を早く取れるため計量値用の管理図を使用すすことをお勧めします。 →図解
計量値用の管理図にも種類がありますが、それぞれ以下のような違い・特徴があります。
- Xbar－R管理図
- 平均値とデータの最大と最小の差（R）を表示します。
シグマに比べ、データが多い場合に精度が劣りますが、活用実績は豊富です。 - Xbar－S管理図
- 平均値とデータの標準偏差（σ）を表示します。
関数電卓等の普及で従来面倒とされていた計算が簡単になっています。精度が高く、現在は最もよく使用されています。 - Xmed－R管理図
- 中央値とデータの最大と最小の差（R）を表示します。
計算がほとんど必要ありませんが、精度が劣るためあまり使われていません。 - X－Rs管理図
- 1個のデータ値と次のデータの差を表示します。
データ数が極めて少ない場合に使用します。
5. 従来の管理図の課題
近年、パソコンの普及で使いやすさ・機能が飛躍的に向上し、比較的容易に管理図を作成することができるようになりました。しかし、まだまだ課題が多いのが現状です。 >>従来の作成方法
管理図作成上の課題
- 管理限界線の計算が面倒、難しい
- 管理図の更新時に都度作成し直さなければいけない
- 日常の記入データは平均値や標準偏差を算出してからでないとプロットできない。
- 工程が多く何枚も作成するのに手間がかかる
運用上の課題
- プロットしたグラフの異常かどうかの判断が難しい（人に依存する）
- 異常の定義が多い
- 平均値や標準偏差値の変動は分るが、データの分布がどうなっているのか分らない
- 市販の管理ソフトを購入したが不十分
Duespcは統計的工程管理機能に加え、分析支援機能を充実させることで問題解決の迅速化を図る工夫をこらし、これらの課題を解決するソフトウェアです。データの評価方法や評価の基準となるメトリクスは、以下のようにそれぞれの目的ごとに分類することができます。
