工程内不良率のデータをきちんと収集しているが、何のために収集しているのか不明という事例を良く見る。

工場全体の工程内不良率が毎日集計されており、翌日にはそのデータが出てくる。データは各ラインから上った生産ロット毎の工程内不良率をエクセルで集計している。ピボットテーブルまで使った高度な集計処理をしている。

しかし出てきたデータはただの数字の羅列で、ここからは何を言いたいのか、データを収集した意図が見えてこない。

まずはデータを看える化する。
工程内不良率を折線グラフにするだけでも相当に違う。
更にこのデータから何をしたいのか、その意図に従ってデータを加工する。

工程内不良の発生要因によって層別をする。
例えば部材ロット、生産ライン別にデータを層別し、各要因の工程不良率に対する影響度を分散分析により評価する。この分析により部材のロットが工程不良に与える影響が支配的であり、生産ラインの違いは誤差と判断できれば、工程内不良をp管理図でモニターしていれば、部材の品質改善に役立てる事が
できる。

工程内不良を低減しようとして部材を全数検査した後生産投入した。しかし工程内不良率は上がってしまった。
この様な場合に、事前に工程内不良の支配的要因が何かを把握していなければ、部材の検査・選別方法が悪いのか、工程内不良の支配的要因が部材以外にあるのかを判断する事ができない。

品質管理には統計的手法が威力を発揮する。
中国語の良いテキストは見た事が無いが、日本語ならば良いテキストはある。これは日系企業にとって有利な条件だと思う。あなたの工場でもこの優位性を活用してみてはいかがだろうか。

このコラムは、2009年7月27日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第第108号に掲載した記事です。

【中国生産現場から品質改善・経営革新】は毎週月・水・金曜日に配信している無料メールマガジンです。ご興味がおありの方はこちら↓から配信登録出来ます。
【中国生産現場から品質改善・経営革新】

　科学的なアプローチを取ろうと思えば，データが重要であることは皆さんよくご理解しておられると思う．

しかし何のためにデータを取っているのかが明確になっているだろうか？

班長さんが，本日の生産日報を書く．生産日報には生産投入数，生産完了数，不良数などが記入されており保管される．一ヶ月経つと一月分にまとめてファイルに閉じられる．一年経つとファイルから取り出し，紐で閉じ保管用の段ボール箱にしまわれる．

班長さんが毎日残業して日報を書くのは，段ボール箱に保管するためなのか？

活用されないデータはムダである．こんな極端な例はまれかもしれないが，ほとんど同じと言える例を何度も見てきた．なぜそのようなデータを取っているのかと聞くと「ISOのためです」という答えが返ってくるのが通常だ．

ISO9001には生産日報を記録しろと言う要求事項はない．

データを取る目的を明確にし，最適の方法でデータを残し，分析・活用をする必要がある．

例えば，半田槽の溶融半田の温度を測定するのは，設備が正しく運用されていることを確認する意味がある．しかしそれをエックスバー・アール管理図に書き込むのは全く意味がない．

同じくエックスバー・アール管理図を，部品の受け入れ検査に応用している例を見たことがある．具体的にはコンデンサの容量値を受け入れロットごとに抜き取り測定をし，エックスバー・アール管理図に書き込んでいた．一見統計的手法を活用して，データを管理しているように見える．しかし普通は部品工場での生産ライン・生産設備が毎回同じと特定出来ないので，エックスバー・アール管理図で問題を見つけるのはほとんど不可能だ．

不良手直し件数はあるが，不良内容の記録がない．これではデータは改善の役には立たない．

タッチアップ工程に，修正記録用紙があるがタクトタイムから考えて記録をしている暇がない．この様な工程から出てきたデータを分析に使えば，正しい判断は出来ない．

データを記録するのは，管理や改善のためである．
しかしデータだけを眺めているだけでは何も分からない．
データを採取している現場をよく観察しなければならない．

このコラムは、2010年6月14日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第157号に掲載した記事に加筆しました。

【中国生産現場から品質改善・経営革新】は毎週月・水・金曜日に配信している無料メールマガジンです。ご興味がおありの方はこちら↓から配信登録出来ます。
【中国生産現場から品質改善・経営革新】