しかし、よく言われるように検査で品質は作れません。

製品の品質は結果でしかないので、やはり、品質を管理するには原因となる製造プロセスを適切に管理することが非常に大切になります。

品質特性の正常/異常を判定する

正規分布と工程能力Cp、Cpk

♦正規分布

研磨加工で言えば、板厚や表面粗さといった計測可能な品質特性は、ヒストグラムを作ると平均値が一番多く、平均値から遠ざかるにしたがって少なくなる、いわゆる正規分布に従います。正規分布は、平均値と標準偏差σ（バラツキ）によって決まります。

♦工程能力

製品を作る場合は当然規格値（スペック）がありますので、規格値に対して、どのくらい余裕が有るかを指数化した物が工程能力Cp、Cpkと呼ばれるものです。

Cp、Cpkは上記に示したように、品質特性の規格幅を６σで割った値になります。Cpkは平均値がずれた場合を想定していますが、結局同じものです。Cpkは片側規格にも使え、上限と下限で値の小さい方を採用します。

♦工程能力1.33とは

一般に工程能力は1.33以上あれば十分と言われています。しかし、上記のヒストグラムで考えれば上記のようになり、10000個検査したら7個は不良品が混入するレベルになります。

工程内検査

私は工程内検査の目的は以下の二つであると認識しています。

ロットの合否判定は通常、AQLの考え方を使って合否判定を行います。ある検査基準を決めて、許容する不良混入率を想定し、ロットサイズから必要なサンプル数を決めて、NG（スペックアウト、規格外）が何個までであればそのロットを合格とするものです。

しかし、忠実に実施しようとするとロットサイズが大きくする必要が出て来ます。品質の重要度によって総合的にサンプル数は決定するのが良いと思います。

管理図

管理図とは上記のように、品質特性の折れ線データと中心線（狙い値）、管理線からなるグラフで、品質に異常がないか判断する図の事です。

折れ線のデータは、N＝１であれば測定値そのものを載せますが、通常は平均値やレンジRを用います。Nがロット当たりのサンプル数が20個以上あるのならレンジの代わりに標準偏差σを使っても良いでしょう。

品質特性の異常と正常の判定基準

上記は工程能力が1.33の場合を想定しています。規格が4σの所に有る場合です。

管理値は規格より厳しくしなければならないので、通常3σの所に管理線を引くことになります。

♦管理線を超えた場合

この場合は問題なく異常と判定すべきでしょう

しかし、管理線を越えてもこの場合、そもそも0.3％の確率で発生します。（片側であれば0.15%）良品が多く含まれていること考えられます。従って、該当ロットは一旦、保留品として扱い、全数検査や再加工のような処置を決める事になります。

また、狙い値をターゲットに近づけるように製造条件を管理範囲内で調整することになります。

♦正常範囲内でも管理線に近い場合は？

上記の図のようにギリギリ超えていないような場合は異常でしょうか？

私は勉強不足で知らなかったのですが、シューハート管理図 というのが有って、正常の範囲内でも異常とみなすのに8つのルールが有るとされています。

一つは、管理線を越えた場合なので問題はないですが、正常の場合、特異な傾向がみられる7つのパターンは異常とみなすべきとしています。（詳しくは、シューハート管理図　8つの異常ルール　と検索してください。）

私は単純に知らなかったので使ったことは無いですが、あまり実用的ではないような気がします。

私の場合はもっぱら上記の図のように、管理線のギリギリ下。具体的には2.5σから3σの場合、N増し評価を実施してやはり2.5σ～3σに入るような場合、異常品として保留扱いとしていました。

また、平均で見ている場合は生データーを見て、1点でも管理線を越えていれば異常品としていました。

管理図の限界

ヒストグラムによる確認

そもそも、管理図はヒストグラムが正規分布に従う前提で成り立っています。なので、実際にヒストグラムを作ってその形を確認して行く事が品質を改善する（工程能力を上げる）上では大切になります。

しかし、ヒストグラムにして確認するのは毎日実施できるような仕事でもありません。管理図で異常が認められた時には原因追及のためにヒストグラムで全体像を確認するのが大切だと思っています。

ヒストグラムの見方。その形から背景を読む

ヒストグラムの形をみることによって、その母集団や、データを得られた背景のにある情報を把握することができます。モノづくりにおいて、製品の規格値を測定したデータのヒストグラムの形を見ることで、工程が正常であったのか・それともなにか問題があったの

toukeigaku-jouhou.info

ヒストグラムの形から原因を探るにはどうすれば良いのかに関しては上記のサイトが分かりやすかったので良ければ参照ください。

ヒストグラムの限界

ヒストグラムはあくまでも、品質特性という結果を示したものに過ぎません。なぜ、その品質になったのか原因を探るには製造時に異常が無かった見えるようにしておく事が必要になります。

ですので、製造時に異常が無かったかどうか、見える化してわかるようにしておく事が非常に大切になります。

生産工程の見える化

推移グラフ

♦管理特性

ガラスの研磨で言えば、加工圧力や回転数、砥粒濃度など、管理値を必要とする管理特性は設定値です。そもそも正規分布にならないので管理図にしても意味は有りませんが、推移グラフを作り、傾向を見えるようにすることが大切です。

横軸はロット番号ではなく日時でも良いですが、後で管理図との照合が必要になります。

♦モニター

例えば温度や湿度などです。

作業標準

作業標準書で作業は標準化しておく事は基本です。しかし、 普通は標準書を見て作業などしません。

■写真/作業方法での見える化

実作業の際に注意喚起を目的として、写真に管理項目を入れ込んだ資料を作り、現場の見えるところに掲示する方法がお勧めです。

■チェックシートで見える化

チェックシートでポイントを確認してもらうことも大切です。標準書よりは現場で活用されやすく、必要な情報もまとまっているので作業標準書よりはメンテしやすいです。

異音、異臭、色、触感など

数値化、言語化出来ないですが、実は大切な情報です。しかし、普段から意識をしていないと異常かどうかわかりません。逆に言えば、意識をしていると、分かるようになります。

異音、異臭については3段階で評価をしてもらって、異音、異臭を感じた場合は、どのような異音であったか、どのような異臭であったか言葉で記録してもらう事が大切と思います。

生産工程の異常の判断

製造の装置が、明らかにいつもと動きが違うなど、装置上のトラブルが有った場合に保留扱いにしていました。

私の経験から言えば、推移グラフや異音、異臭から異常ロットと判断して保留扱いにしたことは有りません。もっぱら、品質特性で異常が有った時の原因追及のために使用するといった事が殆どでした。

情報の取り扱いは、ケースバイケースで決めれば良いと思いますが、大切なのは、各情報を作業者も含めて、誰でもみて分かるように共有出来ている事だと思います。

そうすることで、一人では気が付かない工程の異常が早く明確になり対応も早くとれるのではないかと思います。

まとめ

「QC7つ道具」「新QC7つ道具」

数値データーを扱う「QC七つ道具」や言語データを扱う「新QC七つ道具」と呼ばれる物があります。項目としては以下のようになります。

有名なので個々の詳細は他のサイトや本を参照いただければと思いますが、これらはまさしく道具です。何をする道具かと言えば、現象を見える化する道具です。

ここでは、赤字の項目でより使いやすそうな道具を紹介したり、使用上の注意点を紹介して行きたいと思います。

特性要因図

特性要因図/ロジックツリー

特性（結果）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。そのためにはブレンストーミング（質より量、批判厳禁、思い付き、便乗発言大歓迎）でどんどん書き出すのが良いです。

まとめ上げる道具としては、特性要因図（魚の骨）、ロジックツリーが知られています。

書き方の問題で思考法は同じです。特性要因図の方が全体としてのまとまりは感じますが、ブレストするとすぐに書くところがなくなるのでロジックツリーを個人的には多用しています。

FTA（故障の木）

　ガス爆発のFTAによる原因解析

　上記のように、and　or　をつかって原因を解析して行く手法です。

ロジックツリーとFTAのメリット/デメリット

ロジックツリー、FTAのメリット/デメリットを比較すると下の表のようなことが言えると思います。ケースバイケースで使い分ければ良いと思います。

ヒストグラム

正規分布のバラツキ

バラツキを示す指標として工程能力指数（Cp,Cpk）、標準偏差（σ）などが有りますが、あくまでも指標に過ぎません。

バラツキの原因を調査し、改善したいのならヒストグラムを作って分布の形を確認する事が大切です。

下記のサイトが説明としては分かりやすいと思います。

ヒストグラムの見方。その形から背景を読む

ヒストグラムの形をみることによって、その母集団や、データを得られた背景のにある情報を把握することができます。モノづくりにおいて、製品の規格値を測定したデータのヒストグラムの形を見ることで、工程が正常であったのか・それともなにか問題があったの

toukeigaku-jouhou.info

また、ヒストグラムも時間的には、ある限られた時間での結果です。時間による変化を見たいのならば管理図と併用して行く事になります。

ワイブル分布　ワイブル分布解析

工程能力指数や標準偏差は正規分布を前提としており、ヒストグラムも正規分布を前提として分布の形からバラツキの原因を探ろうとします。

一方,本質的に正規分布にならない品質特性もあります。有名な所では、機械が故障するまでの時間です。

ガラスの破壊強度も正規分布にはなりません。

このような場合、左の図のようにワイブル分布解析（ワイブル確率紙、ワイブルプロットとしてまとめると分かりやすいです。

X軸は破壊強度を、Y軸は累積破壊確率を示しています。例えば、10％のガラスが割れるときの破壊応力はいくらか？（いわゆるB10）といった見方をします。

パラメータを適当に選ぶことで色々な分布に当てはめられる便利な考え方です。

ワイブルプロットにまとめると、上記の図のように直線に乗るようになり、その直線の傾きｍをワイブル係数と呼びます。

層別

上述したように母集団の切り分け方の事ですが、４M、（人/物/機械/方法）が一般的。必要に応じて、E(環境）と言えますが、以下のような切り口が参考になると思います。

散布図、

右の図のようにデータをX軸とY軸でプロットして関係性、分布を表すグラフを散布図と言います。

直線関係があれば1次方程式で近似され（右図の回帰モデル）相関係数r2などがエクセルで簡単に表記されます。

相関係数はデーターの相関性を表す指数で0.7以上あれば強い相関があると言われています。

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。

外挿、内挿は注意が必要

回帰モデルはあくまでもデーターから近似しているにすぎないので、データーの範囲外はどうなっているか不明です。製造条件のマージン評価では、どのぐらい、値がずれると線形モデルから外れるか？という事を調べる事が大切になってきます。

外挿、内挿は便利ですが、極力データー範囲を広く取る事を心がけましょう。

アローダイアグラム

アローグラム以外にガントチャートが有名です。

アローダイアグラムは見た目に分かりずらく、修正がしにくい。現実と計画を同時に表記しにくい。といった点が有り、私はガントチャートの方をよく使います。

良ければ下記の記事を参照ください。

設計検証の納期管理はどうすれば？漏れを防ぎ、進捗状況が一目でわかるWBSとガントチャートについて。

今回の記事から身につくこと設計検証で、何をすべきか「活動/作業」レベルまで細かく洗い出すWBSの作成方法が分かります洗い出した「活動/作業」をスケジュール化するガントチャートの作成方法が分かります。マスタースケジュール本格量産設計を進めるに...

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2022.02.17

マトリックスデータ解析法

私は数値データーを主成分分析を使って解析するマトリックスデータ解析法よりも、言語データをマトリックスで評価するマトリックス法を日々の改善の道具として使う事を推薦します。

良ければ以下の記事を参照ください。

「新QC7つ道具」のマトリックスデータ解析法。それよりも汎用性のあるマトリックス分析を推奨します。

「新QC7つ道具」のマトリックスデータ解析法が主成分分析を使った数値データの解析法として広く紹介されているのを知り非常に驚きました。30年以上の会社人生でそのような解析を行ったことは有りませんし、そもそも、しっかり理解するには数学や統計学の...

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2021.11.13

まとめ

30年以上の会社人生でそのような解析を行ったことは有りませんし、そもそも、しっかり理解するには数学や統計学の知識が必要不可欠です。誰でも気軽に扱えるようなものではありません。

それよりも、言語データを縦軸と横軸にとり、比較し数値化することで物事を分類し、考えるマトリックス分析は毎日のように使いますし、汎用性が高く、同じような効果が得られると思っています。

有名な所では仕事の優先順位を考える際に、重要度と緊急度の両面から考えるといった解析です。○○度と言われると何となく点数をつけやすくなり、個々の仕事を比較することで整理されて行きます。

私は数値データーを主成分分析を使って解析するマトリックスデータ解析法よりも、言語データをマトリックスで評価するマトリックス法の方を、日々の改善の道具として使う事を推薦します。

マトリックスデーター解析法を理解するために

重回帰

要因（説明変数）がX1だけであれば1次方程式で表されますが、X1、X2、と2種類以上になると重回帰と呼び、数学的には平面の方程式で示される形になります。

単回帰では直線の傾きはあまり意味を成しませんが、重回帰の場合、各変数の結果に与える影響を示すことになりますので、大事な指数となります。

しかし、この傾きはXが1だけ増えれば、Yはいくら変わるかを示しているので、単純に傾きがが大きければ影響が大きいとも言えません。データーを同じ土俵で評価できるように標準偏差で標準化することが必要になります。

数学的には1次か多次元かだけで違いはありませんし、実際にはエクセルを使って簡単に重回帰計算も出来ますが実際のデーターへの応用では注意が必要です。

重回帰で気を付ける事

個人的には説明変数を選ぶ際に気を付けていますが、選ぶ基準は、直感で選んでいます。心配なら、説明変数どおしの単回帰で相関を調べ、相関係数が0.4以下（やや相関がある程度）を目安にすれば良いと思います。（正確を期す場合は、相関係数では不十分で2変数間ではそんなに相関しないけど、3変数間だとお互い相関しあっているような場合もあり得ます。）

マトリックスデータ解析法

世間一般には？主成分分析の考え方を使って、影響力の大きい第一主成分と第二主成分を取って関係性を調べる手法のようです。

具体的なやり方はマトリックス・データ解析法 | 日本のものづくり～品質管理、生産管理、設備保全の解説　匠の知恵 (takuminotie.com)のIT教材の評価の主成分分析を行った例が分かりやすかったです。以下引用します。

6っつあるIT教材の評価項目を「分散が最大になる方向」で情報が一番損なわれない方向の軸を考えると、Z1が第一主成分となり、相関が無いようにZ1と直交する方向で「分散が最大になる方向」で考えるとZ2が第二主成分となります。

Z2までの累積寄与率を見ると累積寄与率は69.1％ですので、全体の7割しか表現できていないとも言えます。この場合、Z3まで考慮して評価した方が良いかもしれません。

第一主成分と第二主成分に関しては下のグラフを参照ください。イメージしやすいかもしれません。

ここではPC1が上記のZ1、第一主成分に相当し、PC2がZ2、第二主成分に当たります。分散が最大となる方向を第一主成分とするのは、分散が多い方が情報がより多くなるからに他なりません。

固有値はバラツキの大きさを示しています。

垂直方向に第二成分を取るのは、第一成分との相関関係をなくすためです。垂直方向にとれば第一成分、第二成分は独立して変えられますが、垂直でなければ、第一成分と第二成分は連動して動いてしまいます。

主成分分析の場合、数学的な、統計上の処理ですので、新たに設定した第一主成分と第二主成分には、ふさわしい名前をつける必要が有ります。

主成分分析は統計学上、データーを要約しただけですので内容は何を表しているのか？は分かりにくくなります。そのため因子負荷量を確認し、内容をよく吟味することが大切になります。

ここでは、第一主成分はIT教材はあまり充実していないけど、テキストが充実していて、講師陣も優秀なので「講議の充実性」と命名します。

第二主成分は独特なスタイルで事務局のおすすめなので「内容の話題性」と命名しました。

6っつの評価項目が、「講義の充実性」と「内容の話題性」で評価出来た事になります。

マトリックス分析

私は主成分分析は機械学習の話と関連して聞いたことは有りますが、普段の設計開発では使ったことはありません。

機械学習の方はそれこそデーターが何千となった場合、次元削減のために主成分分析を使うのは理解できますが、通常の品質改善に使う相関調査はそもそも重回帰もめったにやりません。普通は単回帰で十分です。（業種により違うかもしれません）

しかし、数値データーではなく、言語データの縦軸、横軸を決めてマトリックス表示にして考えて行く手法は一般的であり、また便利です。

例えば以下のようなものです。

皆さん、仕事の優先順位を考えるとき、無意識に重要度と緊急度を考えて決めているのではないでしょうか？

まさしく、これがマトリックス分析です。皆さん、無意識にやられているのではないですか？

この仕事の重要度に点数をつければ？などと他の仕事と比較して点数をつけて行く方法です。

ちょっと待って、難易度や効果といった考え方も大切では？と思ったあなた。確かにその考えもありますよね。

しかし、難易度が高い、低いを考え得る際に緊急度と関係するところは有りませんか？

同じ仕事でも、1時間以内にしなければならないのと、1週間かけて完成させれば良い物では難易度は単純に時間をかけられる方が下がりますよね。

効果について考えれば、そもそも、重要度とかぶるところはないですか？効果があるとは重要度が高いので効果が有るとも言えますよね。難易度や効果も考慮して、緊急度、重要度を決めているとも言えます。まさしく多重共線性の問題です。

その場合、例えば、重要度が高く、緊急度も高い物を選んで、その中で優先順位をつける際に、難易度や効果といった切り口で考えると考えやすくないですか？。層別解析と呼ばれる手法の応用です。

逆に、効果が高くて難易度の高い物の中で、緊急度と重要度といった観点で優先順位をつけても良いです。

そういった意味では、数値データーのマトリックス解析も言語データのマトリックス解析も考え方は同じですが言語データの場合、課題（特性）を構成要素に分解し、掛け算で表せないか？つまり、中学生の時に数学で習った課題（特性）を因数分解する。といった考えが大切になります。

有名な所では、売り上げ高＝顧客単価X顧客数、自社の商品を単価と顧客数でみると、商品の位置づけも分かりやすくなり、戦略も立てやすくなります。

この考え方が、いわゆる主成分分析、つまりデータマトリックス回押せ紀宝を勝手に頭の中でやっているのと変わりありません。

通常の思考の中では、この言語データーを扱うマトリックス分析の方が遥かに汎用性が有ると思っています。

まとめ

解説していきます。

原因追及型（問題解決型）QCストーリー

現状把握が出発点になっているのが特徴です。問題追及型は、現状を分析して、改善点を明確にし、原因を追究し、対策を立てるという流れですので、現状の把握を出発点にしています。

課題解決型（達成型）QCストーリー

「あるべき姿」と「現実の対比」について

「あるべき姿」を具体的に記載するのが最初という事になります。いきなり、「あるべき姿」と「現実」を対して、解決探を探っていくと言っても、具体的にどうすれば良いのでしょう。

設計・開発の進め方

設計・開発の進め方はまさしく、課題解決型のQCストーリーですので、本ブログの開発設計の記事を参照ください。

要求事項を明確にし、現実対比を行い要素技術/設計目標/開発目標にまで落とし込む方法。目標値の決め方。

要求事項を明確にし、現実対比を行い、要素技術/設計仕様/開発目標にまで落とし込む方法は以下のようなイメージです。　QFD「品質機能展開」よりも「開発コンセプト」を導入することで、お客様からより必要な情報が引き出せると感じています。要求事項を...

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2021.01.05

開発コンセプトを決める事でお客様の要望（あるべき姿）を現実と対比して設計仕様、開発目標に落とし込むことが出来ます。

業務課題の進め方

あるべき姿といえばいかにも理想的な、素晴らしい物、とのイメージが付きまといます。しかし、現実には事業戦略などから降りてくる強制的な課題もあるでしょう。自分が問題意識を持っていて、現状を変えなければ。と思っている自発的な物もあるでしょう。そこは開発も同じです。

会社で言えば、通常は経営層が年間計画、中期計画などの事業戦略が下位組織に降りてきて、各組織でのあるべき姿、個人へのあるべき姿と降りてくるのが普通ではないでしょうか？

仕事は上位方針だけでは機能しません。自分で仕事をしていると、色々、改善したいと思う事が出てくるはずです。そういった意味では課題解決も有るべき姿が出発点と言っても構いません。

言いたいのは、現実のあるべき姿（目的）は何なのか、これをしっかり議論し、納得して進める事が大切です。ミッションと言い換えてもいいかもしれません。

♦「目的」と「目標」の違いについて

あるべき姿（目的）はそもそも何のため？を考えることが大切です。例えば、ダイエットをして体重を10％減らすを目的としては正しいでしょうか？

そもそも、何のためを考えたら、健康診断で引っ掛かったので健康維持のため、あるいはスタイルを良くして恋人をゲットしたい。など色々考えられますがダイエットそのものは目的ではなく、目標とすべき項目と思います。

あるべき姿、目的は、必要な物、欲しい物は何？それは何のため？と考えた方が分かりやすいかもしれません。

♦目的、目標の設定方法

目的、目標を設定するには、「いつまでに」の視点は絶対に必要です。時期を決めないと、何を、どれだけ出来るのか？が決まりません。やらなければならないことは何、それを達成するために出来る事は何か？を考えて行く事になります。

♦具体的な進め方

このブログでは、オリンピックでの日本のメダルを増やすといった目標に対して、どう考えれば良いか？といった事を記事にしましたので、そちらを参照ください。

仕事の課題のアプローチ。何から始めれば？と困っておられる方へ、鉄則の考え方を紹介します。

やってはいけないことは、とりあえず、ネットで関連しそうな情報を集める事です。時間ばかりかかってしまいます。ゴールまでの道筋をまず考え、その道筋にそって考え、資料を集めて行きましょう。この辺りは、ロジカルシンキングの考えがやはり鉄則となると思...

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2021.02.03

まとめ

しかし、多くの人が経験していると思いますが、QC活動そのものが形骸化しており、無駄、意味がない。と思われる方も多いのではないでしょうか？

改善そのものを否定すると製造業は成り立ちません。どうしたら上手く行くのか考えて行きたいと思います。

QC活動、QCストーリの問題点

上記はものづくりニュース、効果のでる正しい改善活動、QCサークル活動から引用させていただきました。赤字の否定的なコメントが記載されています。

QCサークルなどの小集団活動も、一見、自主的な活動に見えるが、これはスタッフが作った大きなフレームワークの中で自主性が認められた活動である。このタイプはスタッフとラインが身勝手な言い分を通すといった事を予防できるが、自発的な努力を引き出せるとは限らない。時として、スタッフがラインの協力を引き出すための「舞台装置］として利用することすらある。

IE問題の基礎　川瀬武志　日刊工業新聞社より

往々にして、QC活動は報告会が有ります。その報告会が近ずくと、報告内容を後づけでQCストーリに合うように”ストーリー”を考えだし、それに沿ってデータを準備する。

しかも、見栄えが良いように、スタッフが進めた改善策を現場が自主的に進めたかのように話を作ったりします。

また、現場から見れば、QC活動の報告会が近ずくと、残業で資料作りなどの準備を進めます。何のためにこんなことをしているのか？と思ってしまいますよね。

QCストーリー自体は小集団活動に限らず、部や会社の問題解決にも使える非常に理にかなった方法です。

そもそも、問題を見つけ、改善を進めて行くのは、物作りでは当然の活動であって、それを無駄だと言ってしまえば、そもそも事業は成り立ちません。いずれにしても「QCストーリの問題」ではなく「運用の問題」だ。といった認識は必要だと思います。

なぜ、QC活動が骨抜きになり、形骸化してしまうのか？

現場の改善は現場のメンバーの仕事

本来、品質改善活動（QC活動）は社長以下、現場の作業員まで、全員が品質改善に当たるべきです。当然、階級によって目的は異なってきますので社長さんが現場の作業員と同じ改善活動をするわけにはいきません。

ところが、スタッフが現場と作業員と一緒になって作業方法の改善策を考えるような場合、これを良しとしている所はありませんか？

私が若いころは、まさしく、現場の改善策を考えるのが私の仕事だと思っていました、当然、現場の意見を聞きながら進めていたので、これがまっとうな姿だと思っていました。

しかし、これが、結局は現場に改善活動が根づかない原因であると思います。

長と呼ばれる人（社長、部長、課長、係長、班長）は人の問題を解決しようと考えず、自分でなければ出来ない事は何か？を考える事が大切です。

IE問題の基礎、川瀬武志、日刊工業新聞社　より

報告のため、現場には高度すぎる目標設定がなされがち

そもそも、報告のために現場の改善課題とするには難しすぎる課題を扱う場合が多くなります。目標設定からして、そもそも現場の目標には高度すぎるものが多い。

高度すぎるというのは、現場と、それを預かるスタッフ内で完結する問題を課題として扱うべきです。他部署と協議して進めた、などは、そもそも現場の課題ではなく、スタッフや、場合によっては組織の（課長の）仕事になったりします。

あるいは、原因を追究するのに、専門知識を使って仮説を立案し、検証して行くような、難しい課題を現場のオペレータの仕事とするか？と言えば、それはやはり、スタッフの仕事だと思います。

現場の改善活動として、まず、実施しなければならないのは５Sだと私は思っています。５Sは整理/整頓/清掃/清潔/躾の事で、皆様も一度は聞かれたことが有るのではないでしょうか？

単に時間が有った時に行う作業と言った程度の認識しか持ち合わせていない方もたまにいます。

長年、梱包容器の設計/開発を担当していた際に、容器制作メーカーを選定するのに工程監査を何度も実施してきました。

誰が見ても、一目で、何が、どういった状態にあるのか分からない。つまり整頓が出来ていないメーカーさんが多いと言うのが実感です。

すべての改善の土台は５Sです。まずは５Sがしっかりできているか見直してはいかがでしょうか？

「５S　チェックシート」で検索すると色々出て来ますので参照してチェックいただくことをお勧めいたします。

QC活動を形骸化しないためにはどうすれば良いか

新技術導入時期であればスタッフ主導でなければ進まない所は確かにあります。

しかし、いつまでスタッフ主導で進める事には問題が有ります。スタッフはラインの改善活動の援助者です。相談が有れば相談にのるのは当然ですが、主役になってはいけません。極論すれば援助者がいなくても改善が進むように考えるのがスタッフには大切です。とも書かれています。

書籍では、合計16個のメリットがあげられていますが、私が感じた大きなメリットを５個紹介しました。

いずれもIE問題の基礎　川瀬武志　日刊工業新聞社からの引用、要約になります。まさしくその通りと思っており皆さんに紹介しました。

しかし、仕事は一杯で現場は残業までして作業をしてもらっているのに、どうして、改善の時間など取れる？また、実際に自分が動かないとラインは回らないと思っている人も多いのではないでしょうか？

私が実際にラインを見ていたスタッフの立場で言えば、そんなの理想論だ。と思ったと思います。

しかし、それは現場の仕事を奪っていたのです。目標と正確な現状認識を共有し、問題を解決できるように時間的な面や能力的な面で余裕が持てるよう支援しなければならなかったのです。

全員に改善マインドを植え付ける事が漏れなく改善を進めるのに絶対に必要です。実際のオペレーターの方が、自分が出来る範囲で改善を進めることでスタッフの目が届かない個所でも改善が進みます。

理想論と言ってしまえばそれでおしまいです。実際に何が出来るか考えましょう。

ここで「15分ミーティング」のすごい効果、矢本　治　著、 日本実業出版社 を参考図書として紹介したいと思います。

現場目線で考えられるテーマを選び自分たちで出来る事を確実に実施して行くのです。現実的に現場の改善を進める上での必要なノウハウが数多く記載されています。一読をお勧めします。

どうですか？皆さんも15分と言われたら、出来そうな気はしませんか？

まとめ

対策の検討

物理化学的な不具合の対策

暫定対策

すぐに出来る事。流出防止、

暫定対策は応急処置ですので、一番大切な事はすぐに出来る事と、流出防止です。けがをして血を流している時はまず、血を止めるのに包袋等で真っ先に処理しましょう。

生産性が一時的に落ちたり、検査を厳しめに実施しなければならなかったりしますが、まずは、流出防止を実施し、確実に品質を確保させることが大切になります。

ただし、上記はクレームのような緊急性の高い課題になります。暫定対策に時間をかけるよりも恒久対策をじっくり考える事が大切な場合もあります。何が何でも、まずは暫定対策と考える必要はありません。

また、暫定対策は本来、恒久対策が出来れば、見直すべきですが、一旦、お客様に提案すると、見直すのが難しくなります。

お客様に報告すべき暫定対策と、社内でクローズできる暫定対策と分けて考える事も大切になります。

恒久対策

原因が分かったとして、以下の3点で考える必要があります。

①原因除去

　原因が明確になった場合、真っ先に考えるのは発生源対策でしょう。ただ、副作用は常に考える必要はあります。

　例えば、構造体である部分が強度が低いことが分かった。しかし、補強して強度アップを測るとその分、他の所にしわ寄せが行って別の不具合が発生する。

　例えば、製品にある汚れがついていた。その汚れは加工工程で使う材料であったので、その材料を変更したところ、やはり加工性で別の問題が発生した。

　また、対策に非常にお金がかかったり、本質過ぎて対策が取れない場合もあります。

②頻度を下げる

　比較的多く用いられる方法かと思います。

　例えば、製品に汚れがついていて、その汚れはある機械に使っているオイルだったので、アクリル板で飛散防止処置をとった。等、

③流出防止

　普通は検査時間アップや歩留まり低下につながりますので、よりピンポイントで検査できるよう、場合によっては検査方法自体を見直す必要も出て来ます。それ程簡簡単ではありません。

対策を決めるには？

原因は明確になったとして、いきなり具体的な対策を考えると他に目が行かなくなります。決めつけはいけません。原因除去、頻度を下げる、流失防止の点で考えられるアイデアを出来るだけブレストなどで数多く出し、後で同じようなものをまとめて行くブレスト+親和図法が適していると思います。

　そのうえで、費用対効果/リスク評価を行い対策を決めて行くしかないと思います。

人に起因するトラブル、品質問題の対策

人が行った行動の動機から失敗のカラクリを、反転させて「成功のカラクリ」（対策）を導き出すことになります。

詳細は失敗学実践編、濱口哲也・平山貴之　日科技連を読んでいただくか、以下の記事を参照ください。

人為的ミス、トラブル、品質問題を防ぐにはどうすれば良いか？

品質問題を起こす原因として人に起因するトラブルもあり、避けては通れません。これに関して、どのように原因を追究して行けばよいのか紹介したいと思います。人に起因するトラブルのタイプ人に起因するトラブルの原因によって分類すると、次のように考えられ...

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2021.02.01

業務上の問題に対する対策

新QC7つ道具の系統図法を用いて対策を決めると良いでしょう。

目的から手段に展開して行く方式で連関図法を用いて洗い出した主要因を解決する事を目的とし、具体的な手段にまで展開して行く方式です。

原因を特定したら、その原因を防ぐ（あるいは取り除く、解決する）のを目的とし、展開して行く事になります。

系統図法に関しては、下記の図やサイトが分かりやすいと思いました。良ければ参照ください。

そもそも原因を追究するには？

原因を追究する手法は以下の記事を参照願います。ロジックツリーを使ったMECEな展開、「なぜなぜ分析」による深堀、連関図法を用いた要因の関連性調査、主要因の推定。検証が大切になります。

仕事の進め方による品質問題の原因追及はどうすれば良いか？

原因は複数あり、複雑です。また、色々な要因が複雑に絡み合っている事が多いです。ロジックツリーを使ったMECEな展開、「なぜなぜ分析」による深堀、連関図法を用いた要因の関連性調査、主要因の推定。検証が大切になります。ロジックツリー　原因を追究...

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2021.02.02

実施と効果の検証

　実施

対策を決めたら計画を立てて粛々と実施して行く事になります。

特に４については、４M変更や初品流動評価等、効果を確認する方法を社内ルールとして定め、フォローして行く事が大切になります。

効果の確認

クレーム関係であれば、有りがちなのがいったん沈静化してしまうと何となくそれで良しとし、一連の対策の結果がどうだったのか検証しないままになる事が多々あります。

　不具合は解消されたものの、実は思わぬ副作用で他の品質に悪い結果を与えていた。等という事もあります。また、想定していたよりも生産性が悪化した等の事もありがちです。

実施した後の効果の確認は想定していなかったマイナスの要因が無かったか、効果はあったのか？検証しましょう。

　また、暫定対策を行った後、恒久対策を実施したものの暫定対策だけが残ったりします。暫定対策は恒久対策を展開したら基本、辞めるべきです。しっかりレビューしましょう。

まとめ

「なぜなぜ分析」は簡単なようで実は難しいです。本当に何故になっている？堂々巡りになってない？などです。多くは無理やり何故を考え出して展開していこうとするので上手くいかない。なぜが分かれば苦労はしません。

　いや、結局、何故を考えるしかないのですが、ポイントが事象により異なる。そこをうまく整理して考えないと、上手くいかないと思っています。

物理化学的な品質問題の原因追及

　現象が物理／化学的な場合、物理/化学の法則と現実/データとの突き合わせを絶えず行いながら何故？を考えて行く必要があります。最後は実験や計算による確認です。

　物理/化学の法則を専門知識、専門性と読み替えても構いません。それらの知識を深めておく事が残念ながら絶対的に必要になります。

　一方で、現実/データー、特に現実はOK品とNG品が発生する時の現実の違いをよく観察することが非常に大切になります。

　それには、現物（不具合品）を観察することで、発生工程を絞り込み、24時間の監視が必要であれば、ビデオ撮影するなど対応や、加工工程であれば、副資材などの観察がやはり絶対的に必要です。

実際には仮説、検証を行う事になります。仮説検証に関しては記事にしているので良ければ参照して下さい。

物理/化学的な不良の原因追及、原因調査。仮説の立て方、コツ

私は不良の原因を追究する方法は、殺人事件を解決するTVドラマで良く出てくるやり方よく似ていると思っています。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）仮...

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2021.01.28

物理化学的な品質問題の根本原因は？仕事の仕組みの問題？

　一般的な書籍では、物理化学的な問題であっても、根本原因に到達するために、なぜなぜを繰り返し、仕事の仕組みの問題まで洗い出し、対策を考えましょう。といった主張が多く見受けられます。

　しかし、結局、○○の仕組みが無かった。等の結果論と思えることが原因として挙げられ、個人的には根本対策にはなっていないような気がしています。

原因に否定形の事が原因として書かれているのは、すべて、対策を先に考え、それを反転して原因としているだけ。マニュアル、標準書が無かった。ルールが決められていなかった。不明確な指示だった等。（失敗学　実践編　濱口哲也・平山貴之著　日科技連　より）とも考えられます。

　なぜ、設計者がそのような設計を行ったのか、動機については深堀すべきですが、仕組みに対してはデザインレビューですり抜けたのが原因です。本格検証やFMEAのリスク評価も含めてデザインレビューのレベルを上げるしかありません。その為に必要な情報、知識、考え方は何なのか考えることが大切と感じています。

　商品や技術によって違いがあるのかもしれません。私が心がけているのは以下のような内容です。

人に起因するトラブルの原因追及

　例えば、「Aといった部品を取り付ける必要があったのに非常に似たBといった部品をつけてしまった。」のように、人に起因するトラブルが大きな品質問題になる事もあります。

後日、改めてなぜ？を考えても、時間がたっているので、結局、後付け、結果論になる事が多いです。

　どうしてそのような行動をとったのか？を考えるには、タイムマシーンに乗って、問題行動を起こす前に戻って、何故、そのような行動をとったのか考える必要があります。

　もちろん、タイムマシーンは世の中に存在しないので、記憶がはっきりしている段階で、何故、そのような行動をとったのか、本人の本音を良く確認し、それを上位概念化して、他の事例にも応用できる形に持っていく必要があります。

　他人が勝手に何故を考えても意味がありません。本音が聞き出せるようなコミュニケーションが大切です。

下記の記事に詳細を記載していますので参照ください。

人為的ミス、トラブル、品質問題を防ぐにはどうすれば良いか？

品質問題を起こす原因として人に起因するトラブルもあり、避けては通れません。これに関して、どのように原因を追究して行けばよいのか紹介したいと思います。人に起因するトラブルのタイプ人に起因するトラブルの原因によって分類すると、次のように考えられ...

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2021.02.01

業務上の問題に対する原因追及

　結局、「なぜなぜ分析」ということになるのですが、仕事の進め方の不備を考えるのであれば、そこに焦点を当てて展開していくべきであって、途中で、人の行動や、感情を入れたりすると、結局、良く分からない展開になる事が多いと思っています。

　また、物理化学的な不具合同様、現実はどうなっているのかを整理して考えて行く必要があると思います。製造業の場合、有名な４M等といった整理する切り口があります。

　業務関係でも、色々なフレームワークやMECE(漏れなくダブりなく）の考えで整理し何故を考えて行くロジックツリーの考えが適していると思っています。

　私が言っている、業務上の問題とは例えば、以下の図の生産遅れが頻発して納期遅延を繰り返すに対するなぜなぜです。原因分析の手法～真因を導き出す手順とツールを事例で解説(consultsourcing.jp)より引用しました。

下記の記事に詳細を記載していますので参照ください。

仕事の進め方による品質問題の原因追及はどうすれば良いか？

原因は複数あり、複雑です。また、色々な要因が複雑に絡み合っている事が多いです。ロジックツリーを使ったMECEな展開、「なぜなぜ分析」による深堀、連関図法を用いた要因の関連性調査、主要因の推定。検証が大切になります。ロジックツリー　原因を追究...

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2021.02.02

まとめ