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QC 七つ道具とは?

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QC 七つ道具とは?
『事実に基づく管理』を具体化する基礎的手法ことで、
パレート図   特性要因図
ヒストグラム  グラフ
管理図     チェックシート
散布図     層別の事を言う。
品質管理では「事実に基づく管理」といわれるものを非常に重要でこれを具体化する方法は特にポピュラーでわかりやすく、使いやすい基礎的手法の事を言う。

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QC 七つ道具とは?

  1. 1. QC七つ道具とは ク コンサルティング ク コンサルティング クレイン テクノ コンサルティング Crane techno Consulting. サイト URL:http://crane-techno.com/ 2019年8月23日
  2. 2. Ⅰ:QC 七つ道具 目次 1. QC 七つ道具とは 2. グラフ 3. パレート図 4. チエックシート 5. 特性要因図 6. 散布図 7. ヒストグラム 8. 散布図 9. 管理図
  3. 3. 1.QC 七つ道具とは 『事実に基づく管理』を具体化する基礎的手法ことで、 パレート図 特性要因図 ヒストグラム グラフ 管理図 チェックシート 散布図 層別の事を言う。 品質管理では「事実に基づく管理」といわれるものを非常に重要でこれを具体化 する方法は特にポピュラーでわかりやすく、使いやすい基礎的手法の事を言う。 実際には8種類ありますが、当初、七つ道具はパレート図、グラフ、特性要因図、 ヒストグラム、チェックシート、散布図、管理図をさしていたが最近では営業、 間接部門へもQCが普及していった為に管理図と層別を入れ替えて七つ道具にし たり、管理図とグラフをまとめて七つ道具としたりしている。 現在では職場の問題解決に欠くことができないQC手法となっている。
  4. 4. 2.グラフ データーを図に表し、データー全体の姿を見たり、その量を比較したり、その変化の状 態を明確にしたりするためのもの。 グラフは様々な種類があるが代表的なものとしては数量の変化の状態を見る折れ線グラ フ、内訳の割合を見る円グラフ、帯グラフなどがある。 グラフを作る目的はある対象物を観察して測定、検査したあとにその対象物の状態を記 録に残す際に誰でも理解できるように数値化(Data化)するが数値では比較、変化量が 把握しにくいため、データーをビジュアル化(視覚化)してその対象物の状態を一目で 理解できるようにしたものがグラフである。 1)データーを解析するため 2)管理するため 3)説明するため 4)記録するため
  5. 5. 2-1. グラフの種類 品質管理の分野でよく使われるグラフには、つぎのようなものがある。 ① 棒グラフ:数量の大小を比較するのに適している。 ② 折れ線グラフ:時間経過による数値の変化を把握するのに適している。 ③ 円グラフ:構成比率を把握するのに適している。 ④ 帯グラフ:比率を比較するのに適している。 ⑤ ステレオグラム:項目間の関係を把握するのに適している。 ⑥ レーダーチャート:多特性を同時に比較するのに適している。 ①棒グラフ ②折れ線グラフ ③円グラフ ④帯グラフ ⑤ステレオグラム⑥レーダーチャート
  6. 6. 2-2. グラフ作成の注意点 現在はパソコンにて自動的にグラフが作成できるがえてしてグラフの作成の基本がわかっていな い為,逆にわかりにくいグラフを作成して何を問題にしてのかわからないグラフを見受ける。 高度なグラフ作成ソフトにて視覚的に素晴らしいグラフを作成しても見る者が一目で分かるよう なグラフでなければ本末転倒である。 ①棒の長さを省略しない。⇒省略線を用いると目での大 小の比較ができなくなる。 ③棒の間隔は棒の幅と同じくらいにする。狭いと見にく く、広すぎると間延びする。 ②折れ線グラフにて目盛りを省略しない。 ④円グラフ 円の真上から始める⇒大きい数値から小さ い数値へ時計周りでその他を最後に置く。 。
  7. 7. 3.パレート図 パレート図とは項目別に層別して、出現頻度の大きさの順 に並べるとともに、累積和を示した図、たとえば、不適合品を 不適合の内容別に分類し、不適合品数の順に並べてパレート図 を作成すると不適合の重点順位がわかる。 パレート図はイタリアの経済学者パレートが1987年に所得の大きさと所得者数との関係を一 般化して一つの所得曲線に関する法則を発見しました。 これをアメリカの経営コンサルタントのジュラン博士が応用して横軸に不良原因を不良項目の大 きさに並べ、縦軸には不良品数、損失金額の累積百分率%をとったグラフを作成すると不良品数、 仕損金額の大部分はごくわずかの不良項目によって占められている事を示しこれをパレート図と 呼びました。
  8. 8. 3-1 パレートの20:80の法則 パレートの法則は、2割の要素が、全体の8割を生み出しているというばらつきの状態を示します。 パレートの法則は、「20:80の法則」として様々な分野で使用されています。 例えば ・商品の売上の8割は、全商品銘柄のうちの2割で生み出している。 ・仕事の成果の8割は、費やした時間全体のうちの2割の時間で生み出している。
  9. 9. 3-2 パレート分析(ABC分析)のやり方 パレート図を用いた分析手法をパレート分析という。 パレート分析(ABC分析)は商品を売上高などの重要度によって分類する方法で、重点分析などと 呼ばれることもあります。 パレート分析において頻度の高いものから、Aグループ、Bグループ、Cグループのようなグループ 分けをする場合にはABC分析と呼ばれる事が多い。 パレート分析 ポイント ①問題となっている重要項目がひと目でわかる。 ②重要項目が全体に占める割合がわかる。 ③問題解決の的が絞りやすく、効率的な改善活動 ができる。
  10. 10. 4.チェックリスト、チェツクシート チェックリストは現場で起きている問題および不良防止を行うためにデーターを測定、記録し現 状把握、解析、点検を効率的に行うためのツールです。 例としては製品の外観検査にて不良となった製品の発生箇所を検査後に簡単な記入シートにて記 録した表を下に掲示しました。
  11. 11. 4-1 チェックリスト、シートの作成 ポイント 1.目的の明確化 2.チェック項目選定 3.必要なデーターの取り方、計算方法の明確化 4.チェックシートの作成 5.使用する。 6.不備な点を改善。
  12. 12. 4-2 事例 設備点検チェックリスト、シート
  13. 13. 5.散布図 対応すると推測される2種類のデーターが本当に関係があるかどうかを難解な統計計算を使用し ないで図だけで調べるためQC手法のひとつ。 具体的には対応する2種類のデーターを横軸、縦軸にとって打点して作った図のことを言います。
  14. 14. 5-1 基本的な散布図の見方と活用の仕方 散布図のパターンには、図Aのように、横軸の増加に伴い縦軸も増加する「正の相関」と、図Bの ように、横軸の増加に伴い縦軸が減少する「負の相関」とがあります。 また、図Cのように、横軸が増加しても縦軸が増加も減少もしないものは、「無相関」といいます。 図Aおよび図Bのように相関がある場合は、横軸または縦軸の項目を管理することによって、縦軸 または横軸を管理することができます。 打点の幅が大きくバラツキが大きい場合は、横軸または縦軸の管理精度を上げることによって、バ ラツキを小さくすることができます。また飛び離れたものがある場合には、その原因を調べて是正 処置を行ないましょう。
  15. 15. 相関があると考えられるデータであるにもかかわらず無相関となった場合には、条件が異なった データが混入していることが考えられます。データを層別し、もう一度、散布図を作成することが 必要です。
  16. 16. 5-2 散布図の相関係数の求め方 5-2 散布図の相関係数の見方 関係数による相関関係の強弱の判断基準は下記のとうりである。 0.8 ≦| r | → 強い相関あり 0.6 ≦| r | <0.8 → 相関あり 0.4 ≦| r | <0.6 → 弱い相関あり | r |<0.4 → ほとんど相関なし。 エクセルでCORREL関数で自動計算可能。
  17. 17. 6.特性要因図 特定の結果と原因系の関係を系統的に表した図、魚の骨ともいう。 品質特性や不良個所(特性)とその原因(要因)との関連を表し、それぞれの関係に役立ち、重 要と思われる原因と対策の手を行くために用いる。QC七つ道具のひとつ。 特性要因図は抽出された問題点の真の要因分析に用いられる。
  18. 18. 6-1 特性と要因の意味 特性要因図はCE図(cause effect diagram)とも呼ばれる。 特性の意味・・・・結果 仕事の結果、生じるもの。例として製品品質、製品のロス、生産台数など現場として考えると”問題 点”としてでてくる結果のことです。 特性 (effect) – 管理の成績・成果として得るべき指標(不良率・在庫金額など) 要因の意味・・・・原因 仕事の結果に対して影響を与える原因となるもの。 例としては組み立てミス、オイル切れ、磨耗等の原因となるもの。 要因 (factor) – 特性に影響する管理事項(推定される) 原因 (cause) – 問題など特定の結果に関与した要因(事実)
  19. 19. 6-2 特性要因図の作り方、書き方 1)特性(問題点)を決める。 例:なぜ、半田不良が多い? なぜ、生産台数が上がらない? 2)大骨を記入する。 特性が起きる要因として考えられる大きな要因を上げそれを大骨として矢印で記入する。 5M+1Eを明確にする。 設備(Machine) 方法(Method)材料(Material)人(Man) 測定 (Measurement)環境(Enviroment) 19 5M+1Eを明確にする。
  20. 20. 【特性と大骨を記入】 20 機械、方法、材料、人、測定、環境別に要因を上げる 特 性
  21. 21. 【特性要因図】 機械(Machine) ○ ○ 不 良 の 要 因 ? 人(Man) 材料(Material) 方法(Method) 測定・検査 (Measurement) 環境 (Enviroment) 真の原因 真の原因を探し、検証!
  22. 22. 【特性要因図 事例】 機械(Machine) な ぜ 、 ス ー プ が し ょ っ ぱ い ? 人(Man) 材料(Material) 方法(Method) 測定・検査 (Measurement) 環境 (Enviroment) 水 塩 海水塩 ガスレンジ 計量スプーン 水 計量 カップ 照明 暗い 体調 経験 水量 1Lの水 無管理 加熱時間 マニュアル レシピあり 計量器 教育 無関心 気温 小さじ2杯 塩の量 パワー不足 真の原因 高い 校正? 小さじ 海水塩でなく、岩塩を使用!
  23. 23. 7.ヒストグラム 計測計量特性の度数分布のグラフ表示のひとつ、横軸に特性値を,縦軸に度数を目盛って区間の 幅で柱状の図を書いた度数図を,一般にヒストグラム(histogram)と呼んでいる。 ヒストグラムは製品の品質の状態が規格値に対して満足のいくものかなどを判断する時に役に立 ち、QC七つ道具のひとつとして広く」普及している。 度数表1をヒストグラムに表すと図のようになる。
  24. 24. 7-1.ヒストグラムの目的 同じ工程、同じ作業標準、同じ材料、同じ設備で生産してもでき上がる品物の品質(品質特性)に はばらつきが生じます。品質特性を「測定して得られるデーターの度数はある値を中心に最も多く、 中心から離れるに従ってその割合はだんだん少なくなるのが普通です。 これを品物の集団が分布を持っていると言います。 ヒストグラムとはデーターの存在する範囲をいくつかの区間に分けて各区間にはいるデーターの出 現数を数えて度数表を作成しこれを図にしたものです。 ヒストグラムの役割は次の通りです。 ①分布の状態を見易くし分布の状態を目で見ることができます。 ②データーがどんな値を中心にどんなバラツキを持っているか を知ることができる。 ③分布がどのような形をしているか知ることができる。
  25. 25. 中心部が最も高く、左右対称で釣鐘のよ うな形をしており、バラツキも規格内に あり、問題はなさそうです。 分布状態はよいが、左右の裾野が規格外 にハミダシいる場合。規格外の不適合が 混入しており、改善必要。 中心部が中央からどちらかに片寄り、規 格外の不適合品が出る可能性があります。 中心部を中央に持っていく改善が必要。 離れたところに一つの山がある場合をい います。離れ小島の原因は、他の製品や 材料の混入、工程での突発事故や測定ミ スなどがあり。 分布の山が二つある場合です。2台 の機械で作業した場合や、異なる ロットのモノが混入した場合などが 考えられます。層別して調べる必要 があります。 一端または両端が切れた状態で、全 数選別の場合に見られます。 7-2.ヒストグラムの見方、活用
  26. 26. 7-3.工程能力指数Cp 工程から作り出された製品の品質が規格に対してどのようにな状態になっているかを評価する 指数として工程能力指数があります。 1)工程能力指数Cpの計算式 「工程能力指数」とは「ある特性において規格幅を6σで割った値」で定義されます。 6σとはσの6倍すなわち標準偏差の6倍の意味です。
  27. 27. 8.層別 層別化とは、たくさんのデータを、その得られたデータの特徴によって、グループ分けすることを いいます。たとえば、いくつかの機械で加工した部品のある特性値のバラツキが大きい場そのバラ ツキの原因を調べるためにデータをその得られた特徴である、機械や作業者別にグループ分けする ことをいいます。 そして層別を使用して原因の調査を行い分析、解析することを層別解析といいます。
  28. 28. 8-1.層別化 作成、見方 部品Zの気温と長さを測定した結果が下記の表になりました。 相関係数は0.31と相関なしの結果でした。 そこで製造機械別(号機別)を層別をして再度、散布図を作成しました。 結果、グラフのようにA,B号機ともに気温と長さに相関があることが判明しました。 層別後
  29. 29. 8-3.層別化 サンプリング このように、層別する前後のデータを比較することによって、データの性質を把握し、対策につなげて いくことができます。 層別で大切なことは、データの特徴を捉えてグループ分けすることです。 製造工場などでよく行なわれる層別には、次の項目があります。 ①時間別・・午前・午後、昼夜、曜日など ②作業者別・・個人、男女、年齢、経験年数、技能など ③材料別・・メーカー、購人先、ロット、購入時期など ④機械別・・機種、号機、型式など ⑤方法別・・作業方法、口ットなど ⑥条件別・・温度、湿度、作業速度、作業場所など ⑦検査測定別・・検査員、測定者、測定器、試験機、測定場所など
  30. 30. 8-4.層別 事例 例 ゴム製パッキンの外径寸法の規格は62.1±0.2mmであるが,外径寸法による不良がでるので,最 近の製品154個についてヒストグラムを書いたところ図3とおりであった。成型はA,B,C3人の作 業者が行っているが,これが径のばらつきに最も影響すると思われたので,このデータを作業者別に層 別してヒストグラムを書いたところ図4のようになった。 調査結果,型から取り出すのを容易にするための薬剤を塗るのに,Aは型の両面,Bは型の下面のみ, Cは型の上面のみと言うようにそれぞれ塗り方が異なっているのが判明。AとCにもBと同じ作業方法 でやらせたら,ばらつきが小さくなることがわかったので,Bの方法を標準として定めた。
  31. 31. 9.管理図 管理図は、工程が管理された安定な状態になっているかを調べるため、または工程を管理し、安定 な状態を維持するために用いられる、管理線の入った折れ線グラフです。 その構造は下記のグラフのように一本の中心線(CL)とその上下に一対の管理限界線(UCL、LCL) から構成されている。 工程の状態を表す特性値をプロットした時に管理限界線の中にあり点の並びにクセがなければ工程 は管理状態にあると判断します。
  32. 32. 9-1.管理図の数理構造 管理線には中心線(CL)および上方管理限界線(UCL)と下方管理限界線(LCL)があり、 両管理限界線は一般的に標準偏差の三倍の3σを用います。 管理限界から外れる確率は3/1000(0.3%)つまり1000台生産して3個である。 中心線 CL(CenterLine) =平均値 上方管理限界線 UCL(Uper Cntrorl limt) =平均値+3×標準偏差(σ) 下方管理限界線 LCL(Lper Cntrorl limt) =平均値-3×標準偏差(σ)
  33. 33. 9-2.Xbar-R 管理図 作り方 代表的なXbar-R管理図のつくり方は、次のようになっています。 ①データーサンプリング ある品質特性について、同じ工程の生産ロットの検査データを20群以上集めます。 ②並べ替え&平均値Xbarと範囲R算出 集めたデータを生産順ごとに並べ、群ごとの平均値Xbarと範囲Rを計算します。 ③中心線 CL 算出 データの総平均Xbarを計算します。 この総平均Xbarが、Xbar管理図の中心線(CL)となります。次に、範囲Rの平均値Rbarを計算し ます。この平均値RbarがR管理図の中心線となります。 なお、 A²はロットごとの抜取検査数で決まる係数です。 ④上方管理限界線と下方管理限界線を計算 UCL=Xbar+A²×Rbar LCL=Xbar-A²XRbar
  34. 34. ⑤R管理図の上方管理限界線と下方管理限界線 R管理図の上方管理限界線と下方管理限界線を計算。 UCL=D4一Rbar LCL=D3×Rbar なお、D4,D3はロットごとの抜取検査数で決まる 係数ですが、ロットの抜取検査数が6個以下の場合 は、D3の値はほぼゼロに近いため考慮しません。 平均値
  35. 35. 9-3.管理図の見方、活用の仕方 工程が安定状態にあるかどうかの基準は次のような場合を工程に異常があると判定します。 点が管理限界線の外側にある場合 中心線に対して、一方の側に連続して7点が並んでいる 連続する7点が、上昇または下降している 一定間隔で周期性を持っている
  36. 36. 2019年8月23日 ク コンサルティングクレイン テクノ コンサルティング Crane techno Consulting. サイト URL:http://crane-techno.com/ 参考文献: 図解入門ビジネス新QC七つ道具の使い方がよくわかる本 ポケット図解 QC七つ道具の基本がわかる本

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