仮説を検証する

強調試験

追加試験/追加調査

仮説の見直し、修正、を繰り返し、原因を特定する

　データーは統計学的に処理をして考える必要がありますが、検証した結果、思い通りの結果が得られなかった場合、仮説を見直す必要があります。

　正直、落ち込むことが多いですが、仮説を立てた時と同様、現実/データーを追加情報も含めてバージョンアップさせて、仮説を再度考えるしかありません。

対策を考え、効果を確認する。

　対策を考えるのも実は簡単ではありません。別の記事で紹介していますので、そちらを参照してください。

QCストーリ、対策の立案。実施、効果の検証で何に気をつければ良いか？

原因が明確になっても対策を立てるのは簡単ではありません。原因同様、物理的な問題。人の問題、業務上の問題で分けて考えることが大切です。対策は原因除去、頻度を下げる、流出防止の3点で考える事が大切です。実施に当たっては社内でルール化して確実に実...

rakuda0218blog.com

2021.01.24

1. 現行犯逮捕（不良が発生している状況が観察できないか）まず考える
2. 出来なければ現場検証、証拠、人間関係から犯人を推測する。（仮説立案）

最後まで読んでもらえると嬉しいです。

仮説を立てる方法、思考回路

帰納的仮説

　現実/データから原因を推定する。相関が見られるのであれば、なぜ相関が見られるのか？

　仮に機械Aと機械Bで明確な違いがあるのなら、機械Aと機械Bの違いは何なのか？書き出した特性要因図(魚の骨）を見ながらその違いがある事で、どういった要因ににより、発生率に明確な差が出るのか？を考え原因を追究する。

　実際に、物をよく観察することも大切。不良が発生している時としない時の違いを観察する。24時間は立ち会えないので、ビデオなどで24時間観察することも大切です。

　ただし、それで原因が分かったとして、それが起こった要因などは深堀する必要があります。

演繹法的仮説

• 専門知識から考えられる直接の原因を絞り出す。
• 要因に関しては、専門知識から要因を絞り出す。
• 現実/データーと整合性が取れるか確認する。

仮説立案

　私は、殺人事件の解決方法と非常に似ていると思っています。別に推理小説の特別なファンと言う訳ではありませんがそう思っています。似てませんか？

推理するのではなく、現行犯逮捕が一番確実です。

不良が発生する現場を何とか見えないか？24時間ビデオ観察したり、スルーモーションで観察したり、まずは犯行現場（不良が発生する瞬間）をとらえられないかと考えるのが最初です。

しかし、瞬間をとらえるのは難しい事が多く、仮説を立てて行く事になります。

仮説を立てるコツ

関係者でのブレスト

　一人で考えることで仮説にたどり着ければよいですが、実際にはその後のアクションにつなげるためにも、関係者でブレストするのが良いです。

　ブレストと言っても、帰納法的な考え、演繹法的な考え双方で考える事には変わりありません。

　その場合、大切なのは、人の仮説に賛成の立場で原因を一緒に探る事。直感/思い付きも大歓迎とすることです。

　直感/思い付きの中に正解がある場合もあります。上手く説明できないけど、○○が原因だと思う。との発言があれば、みんなで、どうしてそう思うのか？どうしたらそれが原因と考えられるかを一回考えましょう。

　あまりにピント外れであれば、通常発言者が発言を撤回します。

やっぱりこれは無理がある等の議論は仮説を絞る時に実施すれば済む話です。

良品と不良品の違いを現場で観察する。

良品が出来ている時と不良品が出来ている時とデーターではなく、現場をよく確認する事が大切です。その為には、不良内容から現場（発生工程）が特定できている事が必要です。

観察すると言っても、たまたま現場にいた時に不良品が発生する訳ではありません。24時間観察できるようにして、後で、不良品が発生した時の状況が確認できるようにロットトレースがしっかりとれるようにしておく事も大切になります。

直接の原因は何なのかをまずは考える

また犯人（凶器）となる直接の原因を先に考えるべきと思っています。つまり、演繹的な考えを優先するということです。

　帰納法的な考えを優先すると以下のような問題があると思っています。

• 現実/データは不具合が起きた直後はまだまだデーター量が少なく、全面的に信頼するにはリスクを伴います。
• 測定していないデータは当然、土俵に上がりません。

　直接の原因は何なのかを先に考え、要因を整理し、事実と照合していく方が良いと感じています。

　様々な要因の関係を色々考えて提案される方もいらっしゃいますが、そういった場合、要因同士の関係も2重3重になっていて、”風が吹けば桶屋が儲かる”式にしか第3者には思えないような場合が多く、直接の原因は何？となると、それは色々考えられる。等と言われる方もいらっしゃいます。

　確かに、直接の原因も一つとは限りません。何年にも渡って、慢性的に発生している品質問題のように、確実性の高いデータが十分ある場合は帰納法的な考えを優先させた方がまとまりやすい。のかもしれません。

　私が経験した中ではということで、ご理解いただきたいです。

加工技術の場合

　加工技術の難しさは経験しないと分かりません。それこそ、大昔から実施している技術で非常に単純な技術に見えるのに、実際やってみると、なんでこんなことが起こるんだろうと思うことが良くあります。

　パラメータも多く、最近は色々調べられるようになりましたが、まだ、定量的に現象を理解するのが難しいと思っています。

　教科書に載っているような加工理論は殆ど役に立たちません。加工品、加工条件、加工目的が変われば独自の問題が発生します。

仮説を立てて、検証実験、観察を繰り返して行くしかないといえばそれまでですが、以下の3点で考えると概ねカバーしているように思います。

• 加工の均一性（加工部材の不均一、クーラント/研磨スラリーかかり方の不均一、加工圧力の不均一、周速差、等、加工時の温度の不均一）
• 異物混入（クーラント/研磨スラリーへの異物混入）
• 使用工具、副資材、装置の経時変化、劣化、寿命の見極め

付着物/汚れの場合

　分析で何か分かれば良いですが、わからないと厄介なのが付着物/汚れです。

工程の切り分けを行ったうえで、発生確率の高い、接触部材、落下物、飛来物、雰囲気の順に、考えられるものをリストアップして考えるといいでしょう。その後は消去法もありです。

　また、材料との親和性(くっつきやすい）も考慮に入れると良いです。分かりやすく言えば粘着系のものは、くっつきやすい。ガラスなら、○○が特にくっつきやすいなど。

　飛来物はどこか別の所で使っていたスプレー糊が空気中を漂って飛んでくるとか、雰囲気なら、輸送中の結露、特に夏場は結露が発生するとなかなか想像しにくいので要注意です。

仮説を複数立てる。

　仮説ですので、一つに絞る必要はありません。そうは言っても、現実に対応できる限度がありますので絞る必要があります。

　この段階で、この仮説は、さすがに無理があるなど、否定的な意見も出して可能性の高そうなものを探りましょう。

　自然とまとまればよいですが、まとまらないようなら参加者に例えばベスト3を考えてもらって、投票してもらう。第1位は5点、第2位は3点、第3位は1点として、総合点数で決めるといった方法がお勧めです。

　単純に挙手で決めるよりも、重み付けが加わりますので、個人の思いが反映されやすいです。

まとめ

オペレーションの変化点を調べる

　不良が発生した時期が明確になっている場合はその前後でオペレーションでの変化点が無かったか調査します。

　概して、有用な結果が得られないことも多いですが、基本ですので実施しましょう。

特性要因を洗い出す

　特性の不良の原因と考えられる要因を出来るだけ多く、漏れ、ダブりなく洗い出すのが目的です。従って網羅的に洗い出す必要があります。

　原因追及はこの後に実施するので、何人かで集まって、ブレンストーミングでどんどん書き出すのが良いです。

　それには、漏れ、ダブりなく考える必要がありますが、その為には良く知られているフレームワークを使うのが原則です。

　今回のような物理化学的な不具合の原因を考える上では、有名な４M（人/方法/機械/材料）、場合によって、環境を追加すれば私の場合は事が足りていました。

　まとめ上げる方法として、魚の骨が有名です。他に、ロジックツリーで展開していく方法も知られています。

　ブレストする場合にはロジックツリーの場合、書く場所がなくなる事が多く、魚の骨の方が自由度が効くので、私は魚の骨の形で書き出すようにしています。

不良(特性）と特性要因の関係性/相関性を調べる。

　具体的には、不具合の発生率と各種要因とに関係性があるか、相関はあるか？ということです。

例えば、装置AとBで発生率が違う、人によって、発生率が違う。製造パラメータの値と相関がありそうだ。等です。

関係性/相関性調査で気を付ける事

データーは100％信じると裏切られる。

　機械により発生率が違うように見えたが、次の週は、発生率が逆転した等は良くある話です。N増しと言っても、時間がたたないと分からない場合もあり、待ってられません。

　まずは、今あるデータで関係性でまずは調査し仮説立案に進むべきですが、裏切られることもあると覚悟しておくことが大切と思います。

関係性/相関＝原因/因果関係とは限らない。

　疑似相関とも呼ばれるようですね。別の第3の原因が両方に影響していれば見せかけの相関になります。

　ただ、そうは言っても相関が見られるということは重要ヒントである事には変わりありません。なぜ相関がみられるのか？といった観点で考えるのは大切です。

まずは現状のデータを整理する

　データーが無い場合は関係性/相関性の調査は当然できません。追加で、これも調べたい、あれも調べたいとなりますが、そこは、仮説をしっかり立ててから、必要があれば追加調査を行うようにしましょう。

　まずは、現状あるデータでの整理が第一です。

統計学、データーサイエンスの利用

　今はエクセルでも簡単に重回帰分析が出来るようになり便利です。　

　データーサイエンスといったデータの分析手法も色々出てきました。教師無し学習、と呼ばれデーターから色々予想することも可能になってきています。市販のソフトもいろいろ販売されているようです。使える状態にあるのならどんどん使うべきと思います。

　しかし、データは上述したように、100％信頼できるとは限りません。

　世の中データであふれていると言われますが、実際に直面している問題に対して、データーは十分でしょうか？そもそも、とっていないデーターは分析も出来ません。

　改めて記載しますが、原理原則、現実/データーとを突き合わせて、仮説を立てることが大切です。現実/データ、原理/原則の両面で考える必要があります。

まとめ

現場検証を十分にすることで、原因追及につながる多くのヒントが見えてきます。

　お客様に呼び出される場合は営業任せにしてはダメです。貴重な情報が得られるチャンスですから必ず技術も同席しましょう。場合によっては、その時点で原因が分かる事も多々あります。

　商品だけ、別の所に移動されていることが良くありますが、出来れば、どのような状態で確認されたのか、現場を確認させてもらいましょう。

　社内で発生した不具合なら、迷わず、駆け付け、それが無理ならビデオですぐに確認しましょう。

現物の調査

製造工程との因果関係を調べる

　現物を確認する上で、大切なことは、その発生場所、特徴など、何か、汚れがついている。あるいは傷がついているとなると、その発生場所、特徴などから、発生工程を推察することも可能です。

例えば、

　欠点が平行に発生する場合、製品がそもそも平行に流れる工程が発生源か？と推定で出来ます。

欠点が中央部に発生する場合(あるいは特定の場所に発生する場合）、中央部に該当する何かが無いか？例えば、上から何かを噴霧するような工程での液だれが無いか？等です。

欠点がエッジ部分に集中している場合、端面に接触するような工程がないか？例えばローラーで左から転がすようなイメージ

破断の場合、破断面の観察

　金属やガラス、セラミックなどの無機材料は破損した場合にはその破断面を観察することで、破壊のモードや破壊の起点、強度劣化の原因など色々分かることが多いので材料が破損した場合には必ず観察します。詳しくは各種専門書を参照ください。

左の写真は都産技研のホームぺージから引用したガラスの破断面の観察結果です。

この監察結果から、割れの発生起点、割れた時の破壊応力が分かります。

汚れの場合、成分分析/同定

　欠点の物質が同定できれば、その物質が使われている個所を特定すればよいです。

ただし、微量すぎて、同定までは至らず、何らかの有機物がついているぐらいしかわからない場合が多々あります。

イメージを持っていただくために、SHIMADZUさんのホームページからFTIRの分析結果(チャート）を添付します。

FTIRによる異物分析 -異物スペクトルの扱い方- : 株式会社島津製作所 (shimadzu.co.jp)

有機物を同定する分析方法です。

分析装置を持っていない場合。

　民間、あるいは、国の試験所でスポット的に分析してもらうことも可能です。企業規模により料金が異なりますが、概ね、数万円程度のようです。参考までに、都産業研ホームページを添付しておきます。

3.2 機器分析 – 都産技研ホームページ (iri-tokyo.jp)

傷/変形の場合、状態を定量的に観察する

　傷/割れ/変形の場合はその程度を定量的に把握し、観察します。傷は方向性など、詳しく調べることで、何が原因なのか推定するのに非常に役立ちます。

内容/現場/現物確認で大切な事　まとめ

１、不具合内容

　お客様にガラスを届ける際、ある確率でガラスが割れているといった不具合に対する物です。

２、なぜ、ガラスが割れるか？

　ガラスが割れるには、非常に大きな力がかかるか、小さな欠点があって割れやすくなっているかのどちらかです。

　割れたガラスの破片があれば、割れた時にかかった力が推定できますので、入手できたいくつかのサンプルを観察したところ、比較的大きな力で割れていることが分かったので、欠点が入ってガラスが割れやすくなっている説はこの時点でなくなります。

３、要因分析

　原理原則は○○Mpa以上の応力がかかる、なので、次は現実/データとの照合になります。現実/データーの切り口は、４M、（人/物/機械/方法）が一般的。必要に応じて、E(環境）、５M（測定/検査）を切り口として追加すれば良いと思います。

　現状を整理してみた所、お客様(開梱作業）/容器の種類/梱包方法によって割れ発生率に差がみられ、作業員や、輸送方法はあまり関係ないことが分かりました。

４、原因の追究（実験による確認）

　当初、輸送中の衝撃で割れが発生すると思っていたので、実際に発生する応力を疑似試験を通じて確認したところ、破壊に達するような応力は発生しないことが分かりました。

　結局、色々調査した結果、梱包作業、あるいは、開梱作業方法に結局、ガラスに何かをぶつけて(接触させて）割れが発生してしまうことが分かりました。

５、対策/効果

　作業方法の見直しを工場/お客様にお願いし、容器自体の使い勝手も改善することで、非常に大きな改善効果が得られました。