完全な品質管理ツールおよび品質管理手法一式

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APQP APQP（Advanced Product Quality Planning）とは、製品品質の事前計画のことで、ある製品が顧客を満足させるために必要な手順を特定し、策定するための構造化された手法です。製品品質計画の目標は、関わるすべての人々との連携を促進し、要求されたステップが期日通りに完了することを確実にすることです。効果的な製品品質計画は、顧客満足という目標を達成するための取り組みに対する経営陣のコミットメントに依存している。 製品品質計画には、以下のような利点があります： ◆ リソースを適切に配分し、顧客満足を実現する；◆ 必要な変更の早期発見を促進する；◆ 後期の変更を避ける； ◆ 最小限のコストで、適時に高品質な製品を提供する。 SPCとは、Statistical Process Controlの略で、統計的プロセス制御を意味します。これは、統計分析技術を用いて生産プロセスを適時に監視し、生産過程における製品品質のランダムな変動と異常な変動を科学的に区別するものです。そうすることで、生産プロセスの異常な傾向を事前に検知し、生産管理者が迅速に対策を講じて異常を解消し、プロセスの安定性を回復させることで、品質の向上と管理を図るのです。 SPCは繰り返し行われる生産プロセスに非常に適しており、組織がプロセスを信頼性高く評価し、統計的な管理限界を特定することで、プロセスが制御不能な状態にあるか、またプロセスが十分な能力を持っているかどうかを判断するのに役立ちます；プロセスに早期警報システムを導入し、プロセスの状況をタイムリーに監視することで不良品の発生を防ぎ、通常の検査への依存度を低減します。定期的な観察やシステムによる測定手法によって、大量の検出・検証作業に代わるものとします。 （1）SPC導入の意義 企業にとって以下のメリットがある：◆ コスト削減 ◆ 不良率の低下により、再作業や無駄の削減 ◆ 労働生産性の向上 ◆ 核心的な競争力の確保 ◆ 広範な顧客の獲得 （2）SPCの導入段階 分析段階：管理図、ヒストグラム、プロセス能力分析などを用いてプロセスを統計的に安定させ、十分なプロセス能力を確保する。 監視段階：管理図などを用いて工程を監視する（3）SPCの誕生 工業革命以降、生産力がさらに発展し、大量生産が定着するにつれて、大量生産される製品の品質をどう管理するかが大きな課題となった。事後検査のみに頼る品質管理手法では、当時の経済発展の要求に応えることができず、品質管理の方法を改善する必要があった。そこで、イギリスやアメリカなどの国々は、事後検定に代わる統計的手法を用いた品質管理方法の研究に取り組み始めました。 1924年、アメリカのヒューハート博士は、3シグマの原理を生産プロセスに応用することを提唱し、プロセス変数を制御するための有名な「管理図法」を発表しました。これにより、統計的品質管理の理論的・方法的基盤が築かれました。 （4）SPCの役割：1、工程が継続的に安定し、予測可能であることを確保する。 2. 製品品質の向上、生産能力の向上、コスト削減。 3、工程分析のための根拠を提供する。 4、変動の特殊原因と普通原因を区別し、局所的な対策やシステム全体に対する対策を講じるための指針とする。 FMEAとは、Potential Failure Mode and Effects Analysisの略で、潜在的な故障モードおよびその影響を分析するものです。これは、製品やプロセス、サービスなどの企画・設計段階において、製品を構成する各サブシステムや部品、プロセスやサービスを構成する各手順を一つずつ分析し、潜在的な故障モードを特定し、その可能性のある影響を分析し、リスクを評価します。そうすることで、事前に対策を講じて故障モードの深刻度を軽減し、発生確率を下げることで、品質と信頼性を効果的に向上させ、顧客満足を確保するための体系的な活動です。 FMEAの種類：適用分野によって、よく見られるFMEAとして設計FMEA（DFMEA）とプロセスFMEA（PFMEA）があり、その他にもシステムFMEA、アプリケーションFMEA、調達FMEA、サービスFMEAなどがある。 MSA：Measurement System Analysisの略で、MSA測定システム分析です。これは数理統計やグラフを用いて測定システムの誤差を分析し、測定対象となるパラメータに対してその測定システムが適切かどうかを評価し、測定システムの誤差の主な要因を特定します。 PPAP PPAP：生産部品承認プロセス（Production part approval process）は、生産される部品を管理するための手順であり、品質管理の手法でもある。 PPAP生産部品提出保証書：主に生産部品の寸法検査報告書、外観検査報告書、機能検査報告書、材料検査報告書があり、さらに部品管理手法やサプライヤー管理手法も含まれる； 主に製造業の企業が、サプライヤーに対して製品を提出する際にPPAP文書と最初の製品を作成するよう要求しており、PPAP文書が全て合格した場合のみ提出が許可される；工事変更後も報告書を提出する必要があります。 2、7つの方法　1チェックリスト　チェックリストとは、チェックする必要のある内容や項目を一つずつ列挙し、その後定期的または不定期に各項目をチェックして、問題点を記録する方法で、時には点検表や確認表とも呼ばれます。 例えば：点検表、診断表、業務改善チェックシート、満足度調査票、評価表、審査表、5S活動チェックシート、工程異常分析表など。 1、構成要素 ①検査項目の決定；②検査の頻度を決定する；③検査を行う人員を決定する。 2、実施手順 ①検査対象の決定； ②チェックリストの作成； ③チェックリストの項目に従って点検し、記録する； ④検査で発見された問題について、責任部署に速やかな改善を求める； ⑤検査員は所定の時間内に改善効果を確認する； ⑥定期的に振り返り、継続的に改善する。 2層別法　層別法とは、ある特定のテーマに関する多数の見解、意見、または考えをグループに分類し、収集された大量のデータや資料を相互関係に基づいてグループ化し、層別することです。層別法は一般的にパレート図、ヒストグラムなど他の7つの手法と組み合わせて使用されるが、単独で使用することもできる。例えば：サンプル統計表、不良品カテゴリー統計表、ランキング表など。 実施手順：①研究のテーマを決定する； ②表を作成し、データを収集する；③収集したデータを層別する； ④比較分析によりこれらのデータを分析し、その内在的な原因を突き止め、改善項目を特定する。 3プラトン プラトンの使用には層別法を前提とし、層別法で決定された項目を大きい順に並べ、さらに累積値のグラフを加える。これにより、重要な問題を見つけ出し、重要な少数の要素と有用な多数の要素を把握することができます。数値統計に適しており、ABC図と呼ばれることもあります。また、パレートの順序が大きいものから小さいものへと並んでいるため、排列図とも呼ばれます。 1、分類 1）現象分析にプラトンを用いる：不良結果と関連し、主要な問題を発見するために使用する。 A品質：不合格、故障、顧客苦情、返品、修理など；Bコスト：損失総額、費用など； C納期：在庫不足、支払い違反、納期の遅延など；D安全：事故が発生したり、エラーが生じたりすること。 2）原因分析におけるプラトー図：プロセス要因と関連し、主な問題を発見するために使用される。 A操作者：シフト、グループ、年齢、経験、熟練度など； Bマシン：機器、工具、金型、計測器など；C原材料：製造元、工場、ロット、種類など；D作業方法：作業環境、工程の順序、作業の手配など。 2、プラトンの役割 ①悪い根拠を低減する；② 改善目標を決定し、問題点を特定する； ③改善の効果を確認できる。 3、実施手順 ①データを収集し、層別法で分類し、各層別項目が全体の項目に占める割合を計算する； ②分類されたデータを集計し、多い順に並べ替えて、累積パーセンテージを計算する；③横軸と縦軸の目盛りを描く；④棒グラフを描画する；⑤ 累積曲線を描画；⑥記録必要事項⑦プラトーの分析 【要点】A、プラトーには2つの縦軸があり、左側の縦軸は一般的に数量または金額を表し、右側の縦軸は一般的に数量または金額の累積パーセンテージを表す；B、プラトンの横軸は一般的に検査項目を表し、影響度の大きさに応じて左から右へと順に並べられる；C、プラトー図を描く際には、各項目の数や金額の出現頻度に応じて左側の縦軸上に長方形を描き、各項目の累積頻度に応じて右側の縦軸上に点を描き、これらの点を順番に線で結びます。 4、活用のポイントと注意事項 ①プラトー図は残しておき、改善前と改善後のプラトー図を並べることで、改善効果を評価できる； ②プラトンを分析するには、最初の2〜3項目を押さえておけば十分だ； ③プラトー図の分類項目はあまり少なくしすぎないようにし、5～9項目が適切です。分類項目が多すぎて9項目を超える場合は他のカテゴリーに分けることができ、逆に少なすぎて4項目未満だとプラトー図を作成しても実際的な意味はありません；④ 作成したパレート図で、各項目の割合がほぼ同じであることが分かった場合、そのパレート図には意味がなくなり、パレートの法則に反する。この場合は別の観点からデータを収集し、再度分析を行うべきだ； ⑤ Y プラトーは管理改善の手段であり目的ではない。データ項目がすでに明確な場合、プラトーを作成するために時間を無駄にする必要はない； ⑥他の項目が前述の数項目より大きい場合は、必ず層別分析を行い、その理由があるかどうかを検討しなければならない；⑦ プラトン分析の主な目的は、情報を得て問題の焦点を明らかにし、対策を講じることですが、もし最初の項目が既存の条件では解決が難しく、あるいは解決しても多大なコストがかかり割に合わない場合は、最初の項目は避けて、二番目の項目から取り組むことができます。 4 因果図 所謂の因果図は、特性要因図とも呼ばれ、品質特性とその品質特性に影響を与える可能性のある要因との間の因果関係を分析するために主に用いられる。現状を把握し、原因を分析し、対策を見出すことで問題解決を促進するもので、品質特性（結果）とそれに影響を与える可能性のある要因（原因）を分析するためのツールである。魚骨図とも呼ばれる。 1、分類 1）原因追求型：問題の原因を追求し、その影響を探り、因果図で結果（特性）と原因（要因）の関係を表す； 2）対策追求型：問題点の防止方法や目標達成の仕方を追求し、因果図で期待される効果と対策の関係を示す。 2、実施手順 ① 因果図分析チームを設立し、3～6人が適切で、できれば各部門の代表者が望ましい； ②問題点の特定；③ 幹線の主骨、中骨、小骨を描き、重大な原因を特定する（一般的には5M1E、すなわち人Man、機Machine、料Material、法Method、測Measure、環Environmentの6つの観点から総合的に原因を探り出す）；④参加者は熱心に議論し、重要な要因に基づいて分析を行い、中核的な要因や小さな要因を見つけ出し、それらを因果図にまとめた； ⑤ 因果図チームは合意を形成し、問題の原因となり得る項目に赤ペンや特別なマークで印を付ける； ⑥ 必要事項の記入 3、適用上のポイント及び注意事項 ① 原因を特定するには、全員の知識と経験を結集し、知恵を出し合って見落としがないようにすること；②原因分析は細かいほど良く、細かければ細かいほど、根本的な原因や問題解決の方法を見つけ出すことができる；③品質特性の数だけ、因果図を描く必要がある； ④ 分析した結果、対策を講じることができない場合は、問題がまだ解決されていないということです。効果的な改善を図るためには、対策を講じられる段階になるまで、原因を細かく分解していかなければなりません； ⑤データに基づいて、各要因の重要性を客観的に評価する； ⑥問題解決に重点を置き、5W2Hの方法で一つずつ列挙する。因果図を描く際は、まず「なぜこのような原因・結果が生じるのか」に重点を置き、分析後に対策を提案する場合は「どうすれば解決できるか」に重点を置く”； なぜ――なぜやる必要があるのか？（対象）何——何をするの？（目的）Where——どこで行うか？（場所）いつ――いつのタイミングで行うの？（順序） 誰——誰がやるのか？（人） どうやって――どのような方法で行うの？（手段）いくら——いくらかかるの？（費用） ⑦ 因果図は現場で発生した問題を踏まえて考えるべきである； ⑧因果図を描いた後、共通認識を形成して原因を決定し、赤ペンまたは特別な記号で印を付ける；⑨ 因果図は使用する際に、絶えず改善していく必要がある。 5 散布図　因果関係に対応する変化したデータをそれぞれX軸とY軸の座標系上にプロットし、2つの変数間に相関があるかどうか、またその相関の度合いを把握するための図形を「散布図」といい、「相関図」とも呼ばれます。 1、分類 1）正の相関：変数Xが増加すると、もう一方の変数Yも増加する； 2）負の相関：変数Xが増加すると、もう一方の変数Yは減少する； 3）無相関：変数X（またはY）が変化しても、もう一方の変数は変わらない； 4）曲線の相関：変数Xが増加し始めると、Yもそれに伴って増加するが、ある値に達すると、Xの値が増えてもYは逆に減少する。；2、実施手順 1）調査対象となる2つの変数を決定し、関連する最新のデータを少なくとも30組以上収集する； 2）2つの変数の最大値と最小値を求め、2つの変数をX軸とY軸にプロットする；3）対応する2つの変数に、座標系上で点として座標を付ける；4）図名、制作者、制作時間などの項目を記載；5）散布図の相関性と相関度を判断する。 3. 応用上のポイントと注意事項 1）2つの変数の対応データは最低30組以上が望ましく、できれば50組から100組が理想です。データが少ないと誤った判断を招きやすくなります；2）通常、横軸は原因や独立変数を表し、縦軸は効果や従属変数を表す；3）データの取得はしばしば5M1Eの変動によって影響を受け、その結果データの相関性が損なわれる。このような場合、データ取得の条件を層別化する必要があり、そうでなければ散布図では2つの変数間の関係を正確に反映することはできない； 4）異常点が発生した場合は、直ちに原因を調査し、異常点を削除してはならない；5）散布図の相関性が技術的経験と一致しない場合は、何らかの要因によって偽の現象が生じていないかをさらに検討すべきである。 6 ヒストグラム ヒストグラムとは、ある製品やプロセスの特性値について、正規分布の原理を用いて50個以上のデータをグループ分けし、各グループに含まれる回数を算出した後、それを似た形のヒストグラムで横軸上に表したものです。 1、実施手順 1）同じタイプのデータを収集する； 2）極差（全距）R＝Xmax－Xminを計算する； 3）グループ数Kの設定：K=1　3.23logN　データ総数　50～100　100～250　250以上　総数　6～10　7～12　10～20
4）測定の最小単位の決定、すなわち小数点以下の桁数がnの場合、最小単位は10-nとする；5）区間幅hを計算する。区間幅h＝極差R／区分数K； 6）各グループの下限値と上限値を求める。第1グループの下限値＝X_min－測定最小単位×10－n/27。第2グループの下限値（第1グループの上限値）＝第1グループの下限値＋グループ間隔h；7）各グループの中央値を計算する。グループ中央値＝（グループ下限値 ＋ グループ上限値）/2； 8）頻度表の作成； 9）度数表に基づいてヒストグラムを描く。 2. ヒストグラムの一般的な形状と判定：1）正常型：正規分布であり、統計的法則に従っており、プロセスは正常；2）欠損歯型：正規分布ではなく、統計的法則に従わない；3）偏った型：正規分布ではなく、統計的法則に従わない； 4）離島型：正規分布ではなく、統計的法則に従わない； 5）高原型：正規分布ではなく、統計的法則に従わない；6）二峰型：正規分布ではなく、統計的法則に従わない； 7）不規則型：正規分布ではなく、統計的法則に従わない。 7管理図 1、管理図法の意味 製品の品質に影響を与える要因は多く、静的な要因もあれば動的な要因もある。製品の生産プロセスをリアルタイムで監視し、品質上の問題を早期に発見して生産プロセスを改善し、不良品や次品の発生を減らす方法はないだろうか？管理図法とは、まさに予防を重視した品質管理手法であり、現場で収集された品質特性値をもとに管理図を作成し、そのグラフを観察することで製品の生産プロセスの品質状況を判断するものである。管理図は多くの有用な情報を提供し、品質管理における重要な手法の一つです。 管理図とも呼ばれる制御図は、管理限界を持つ品質管理用の図表です。管理図を活用する目的の一つは、管理図上の製品品質特性値の分布状況を観察することにより、生産工程に異常が発生していないかを分析・判断し、異常が見つかった場合は速やかに必要な措置を講じてそれを解消し、生産工程を安定した状態に戻すことです。管理図を用いて、生産プロセスを統計的制御の状態にすることもできる。製品の品質特性値の分布は、ある種の統計的分布です。したがって、管理図を作成するには、確率論の関連する理論や知識が必要となります。 管理図とは、生産プロセスの品質を記録したグラフであり、中央線と上下の管理限界が示され、時間順に抽出された各サンプルの統計量を表す数値点が記載されている。中心線は制御される統計量の平均値であり、上下の管理限界は中心線から数倍の標準偏差だけ離れています。多くの製造業では3倍標準偏差の管理限界が用いられますが、十分な根拠があれば他の管理限界を使用することも可能です。 よく使われる管理図には、計量値と記号値の2つの大きなカテゴリーがあり、それぞれ異なる生産工程に適用されます；各カテゴリーはさらに、具体的な管理図に細分される。例えば、計量値管理図は、平均－極差管理図や単値－移動極差管理図などに分けられる。 2、管理図の作成 管理図の基本形は図に示す通りで、管理図を作成するには一般的に以下の手順が必要となる：①定められた抽出間隔とサンプルサイズでサンプルを抽出する； ②サンプルの品質特性値を測定し、その統計量の数値を算出する；③管理図に点をプロットする； ④生産プロセスに並行があるかどうかを判断する。 管理図は管理者に多くの有用な生産工程情報を提供するが、次のいくつかの点に注意する必要がある：①工程の品質状況に基づき、適切に管理点を選定すること。管理点とは、一般的に重要な部位や重要な寸法、工程自体に特別な要求がある点、または後工程に影響を与える重要なポイントを指し、品質が不安定で不良品が多く発生する部位なども管理点として選ばれる； ②管理ポイントでの品質問題に応じて、適切な管理図の種類を選択する：③工程管理に管理図を用いる際は、まず適切な管理限界を定めるべきである。④管理図上の点に異常状態が見られた場合は、直ちに原因を究明し、対策を講じた上で生産を再開することが、管理図が機能するための最も重要な前提である； ⑤管理線は許容差線とは異なり、許容差線は製品が合格かどうかを判断するためのものであるのに対し、管理線は工程の品質に変化が生じているかどうかを判断するためのものです； ⑥管理図に異常が発生した場合は、責任を明確にし、速やかに対処するか報告しなければならない。 管理図を作成する際、毎回管理限界を計算するわけではありません。では、最初の管理線はどのように決定されるのでしょうか？もし現在の生産条件が過去とほぼ同じであれば、これまでの経験データに従い、つまりこれまで安定して生産されてきた管理限界をそのまま利用することができます。以下に、管理限界を決定する方法の一つである現場抽出法について説明します。その手順は次のとおりです：①ランダムに50個以上のサンプルを抽出し、サンプルのデータを測定して管理限界を算出し、管理図を作成する；②管理図が管理状態、つまり安定した状態にあるかを確認します。点がすべて管理限界内にあり、かつ点の配置に異常がなければ、次のステップに進むことができます； ③異常状態がある場合、または制御限界を超えていなくても配列に異常がある場合は、その原因を究明し、適切な措置を講じて制御状態に戻した上で、再度データを取得して制御限界を算出し、次のステップに進む必要がある； ④上記で取得したデータを立方図にして、その立方図と標準限界（許容上限および下限）とを比較し、理想的な状態かやや理想的な状態かを確認する。もし要件を満たせない場合は、平均位置の移動や標準偏差を減少させるための対策を講じなければならず、対策を施した後は再び上記の手順を繰り返してデータを取得し、基準が満たされるまで管理限界を設定し続ける。 3、管理図を使って異常現象を判断する方法 管理図を用いて生産工程の状態を把握するには、主にサンプルデータから得られるサンプルポイントの位置や変動傾向に基づいて分析・判断を行います。 制御不能状態は主に以下の2つの状況で現れます：①サンプル点が制御限界を超える；②サンプルポイントは管理限界内にあるが、配置が異常である。データポイントが管理限界を超えた場合、生産工程に異常があると考えられ、この時は原因を究明し、対策を講じるべきである。配列異常とは、主に以下のような状況を指します：③連続して7点以上がすべて中心線の上方または下方に偏っている場合、生産条件に変化が生じていないか確認する必要があります。④連続する3つの点のうち2つが管理限界付近の領域（中心線から管理限界までの3分の2以上の領域を指す）に入った場合、生産の変動幅が過大でないか注意する必要がある。⑤点が次々と上向きまたは下向きの傾向を示すことは、工程特性が上向きまたは下向きに変化していることを意味する。 ⑥点の配置状態が周期的に変化する場合、作業時間を階層的に処理し、問題の原因を突き止めるために新たな管理図を作成することができる。 管理図の異常現象を検出する能力は、データをグループ分けする際の各グループのデータ量、サンプルの収集方法、層別の分け方によって異なります。単に1つの管理図の使用に満足するのではなく、さまざまなデータ収集方法や利用方法を変えて、様々なタイプの図表を作成することで、より良い結果が得られる。 注目すべきは、管理限界を超える異常現象が発見されても、その原因を究明し対策を講じようとしなければ、管理図の有効性は高くても、単なる紙切れに過ぎないということだ。