設計品質においては品質規格を高く設定するほどコストも急激に上昇するため高ければ良いというものではなく、利益を得られる範囲で仕様を設定する必要がある。適合品質を高めるには検査が必要となるが、設計品質通りに製品ができず集団の中でばらつきがあり不良があったり手直しが必要になるなどし、検査基準を厳しくするほどやはりコストが上昇することとなる。Section、民間通信局が行なった製造業企業経営者を対象とした講座を端緒とする。日本科学技術連盟は日本の国勢調査についての計画立案のため来日していたW・エドワーズ・デミングを招聘し統計的プロセス制御と品質管理について講義を行なった。デミングはベル研究所でシューハートに学んだ統計学者である。このことにより当初日本における品質管理において統計的手法に偏重した傾向を持つこととなる。1999に置き換えられており現在この品質管理定義の文言は残っていない。デミングの教えを受けた各企業の現場において品質管理手法は発展していき昭和30年代中頃〜後半にかけて統計的なアプローチでないものが多く見られるようになっていった。企業の全段階の人々の協業が重視され、組織の壁をなくした協業体制によって品質管理を推進する手法が確立する。全員参加の品質管理への展開」参照。同じ職場で品質管理活動を自主的に行う小グループをこう呼ぶ。マネジメントはこのようなQCサークル活動と連携を強めることが求められる。Control)と呼ばれるようになった。Management)である。QC手法QC七つ道具・新QC七つ道具が代表的である。質向上のための方法がある。管理を行うにあたり、現象を数値的・定量的に分析するための技法。いずれも可視化によって、誰にでもすぐに問題点がわかったり説明を容易にすることを狙っている。グラフ数値データをそのまま見ても全体を把握しにくいため、目で見てわかりやすく全体の状況を早く正しく知るために、グラフを作成する。グラフを作成する時に特にこうしなければならないといった決まったルールはないが、作成した本人だけしか理解できない作図をしても意味がない。そのためにどのグラフを用いるとよいかどうすればわかりやすいグラフになるか色分け・線の種類・打点の種類をどうすればよいかを考慮することが大切である。時間的な変化や項目の推移を見る。ある時点における大きさの大小を比較する。サンプルの一時点での内訳の割合を示す。項目ごとの内訳の割合や時間的な変化を示す。対象ごとの性能比較をしたり項目間のバランスを見る。ヒストグラムデータの傾向を判断できるようにするツール。データの集合に対して平均値・分布を読み取るためのもの。ヒストグラムはバラツキが顕在するあるデータの集合において、全体の傾向を把握するために用いられる。度数を元にヒストグラムを作成することによって、データの集合全体の平均値、データの分散を把握できる。品質管理においてヒストグラムの分布を読み取り、その結果に基づき次の行動に移すことが重要とされている。ヒストグラムの山の形状から工程の安定性を、山の広がり具合から標準偏差σを、規格値を記述することで規格外れなどの問題点が存在するかを判断できる。工程の管理を行うためのツール。管理図は工程が安定状態にあるかどうかを把握するための判断材料となる。時間別などの規則に従ってデータをサンプリングして集計を取り、その結果を群として系列で折れ線グラフを作成する。管理限界によって、点の配置と分布からその管理工程の異常が判断できる。あり、3シグマを設定する場合が多い。チェックシート確認要点事項を予め抜粋しまとめられたツール。チェックシートは、必要とするデータが何かを瞬時に理解し、集めたデータを簡単に整理することが目的であり、その点に注意して作成しなくてはならない。工程改善に用いられるツール。分類し、その件数の大きい順に並べて棒グラフおよび累計曲線を図に表したもの。パレート図は工程の改善活動の検討の場において、改善効果が期待できる問題の抽出に用いる。工程が持っている問題を分類して図示する事で、真っ先に改善しなければならない問題を容易に把握できる。diagram)問題抽出に用いられるツール。ある問題に対して関連する原因の洗い出しを行うため、問題(特性)とその発生の原因(要因)だと考えられる事項とを矢印で結んで図示したもの。特性要因図は工程の更なる能力の向上を検討する場において有効な手法であり、ブレインストーミングの要領で要因を抽出して洗い出した要因の関連性を特性要因図に表し、アプローチを行う要因の順位付けを行う為の資料とする。)を大骨とし、その4点に対して更なる要因の洗い出しが行われる。要因を列挙するには、当初から単にブレインストーミングで列挙しても無意味である。過去の知識や現場データから推測される要因だけでは解決しない場合に、初めてブレーンストーミング等の手法を用いる。目的によって以下のように使い分ける:管理用特性要因図(管理すべき要因の列挙目的)予防目的で管理を必要とする要因を全て列挙したもの。実績前だから現場データがなく、専ら知識・経験・理論から心配事を網羅的にトップダウンに列挙する。(原因の探索目的)現に発生したトラブルの現場データ(特徴)を収集し、データから推定した要因を列挙して対策を講じる。この場合、原因を明確にしてから対策を講じる場合と、疑わしいものに逐次対策を講じてゆく場合がある。散布図2つの対となるデータを横軸(原因系)と縦軸(結果系)としてプロットした図。散布図は2つの変量の相互関係を可視化するのに有効な手法。層別データを同質なグループ(層)ごとに分けて分析する(層については層化抽出法を参照)。年齢層ごとに分けて分析したり、機械ごとや原材料ごとに分けて分析する。データを取得する上で必要な考え方の一つである。データを層別に分析することによって正確に情報が把握できることがあり、問題の原因判別につながる有効な手段である。新QC七つ道具QC七つ道具が定量的な現象分析を狙うのに対し、新QC七つ道具は定性的な分析を狙う。E-mail:office@eco-capital.net※このデータベースは、公益財団法人ハイライフ研究所とのパートナーシップで作成いたしました。ReservedJavaScriptが無効になっているため、このサイトの一部の機能について使えないものがあります。サイト設計上、JavaScriptが無効になっていても、必要な情報は得られるよう配慮しておりますが、「JavaScriptがオフになっていることで必要な情報が得られない」という場合はサイト管理者までお問い合わせください。