チエフル経営研究所はものづくり企業を専門としてコンサルティングします。

１．管理図

　　　　　管理図は、工程における偶然原因によるバラツキと異常原因によるバラツキを判断して、工程を管理する
　　　　ために、シューハートにより考案されたものです。管理図は、1本の中心線（CL）とその上下に合理的に決め
　　　　られた管理限界線（UCL，LCL）に特性値がプロットされたとき、値が上下2本の管理限界線内に入っている
　　　　か否か、また、値の並びかたに特異な傾向があるか否かで「安定状態にある」か「安定状態にない」かを判断
　　　　します。「安定状態にない」場合は、工程に異常状態が生じていると判断して、その原因を調べて処置をとる
　　　　必要があります。管理図は、ＳＰＣ管理のコアツールとして、工程の管理状態を評価するために用います。
　　　　　　
　　　　（１）管理図の種類
　　　　　管理図は、長さ、 重さ、濃度など連続した値をとるデータを扱う場合の"計量値の管理図"と不良品の個数、
　　　　　欠席者数など、整数型の離散量でしか測定できないものを扱う場合の ”計数値の管理図”に分けられす。
　　　　（２）計量値 (連続型) の管理図
　　　　　　群間での変動をみる場合と群内の変動をみる場合で扱う統計量が違ってきます。また同じ群間をみる場合
　　　　　　も平均でみるのか中央値でみるのかで異なります。以下に代表的なものを紹介します。
　　　　　 1)Xbar-R管理図
　　　　　　平均値Xbarの管理図と範囲Rの管理図とを組み合わせて1枚の図にまとめた管理図です。計測値の管理図の
　　　　　　代表的なものです。
　　　　　 2)Xbar-s管理図
　　　　　　平均値Xbarの管理図と標準偏差 s の管理図を組み合わせて1枚の図にまとめた管理図です。ばらつきの
　　　　　　管理にRの代わりに標準偏差 s を使う管理図です。群の大きさが大きいときには、Xbar-R管理図より検出
　　　　　　力が優れています。
　　　　　 3)Me-R管理図
　　　　　　中央値Meの管理図と範囲Rの管理図とを組み合わせて1枚の図にまとめた管理図です。使用が容易であり、
　　　　　　必要としない利点が有ります。
　　　　　 4)X-R管理図
　　　　　　個々の値Xの管理図と範囲Rの管理図とを組み合わせて1枚の図にまとめた管理図です。群分けができない
　　　　　　か、群分けに意味がないときに使われます。
　　　　（３）計数値 (離散型) の管理図
　　　　　　扱うデータの基礎となる分布が二項分布とポアソン分布によって分けて扱われます。更に群の大きさが
　　　　　　一定かどうかによって分かれ、以下のように分類されます。
　　　　　1)np管理図
　　　　　　工程を、不適合品数で管理するための管理図です。群の大きさは、全ての群でn(一定)です。ロット毎など
　　　　　　の不適合品数を調べる場合に使います。
　　　　　2)p管理図
　　　　　　工程を、不適合品率で管理するための管理図です。群の大きさはサンプルごとに異なります。月別などの
　　　　　　不適合品率を管理する場合に使います。
　　　　　3)c管理図
　　　　　　工程を、不適合数によって管理するための管理図です。不適合数を調べる単位量の大きさが等しい場合に
　　　　　　使います。
　　　　　　例えば、プリント基板組立の半田付け不適合箇所の数や一定面積における欠点数などの管理に用います。
　　　　　4)u管理図
　　　　　　工程を、単位大きさ当たりの不適合数によって管理するための管理図です。不適合数を調べる単位量の
　　　　　　大きさが等しくない場合に使います。

２．ヒストグラム

　　　　　ヒストグラムは数量化できる要因や特性のデータについて、そのデータが存在する範囲をいくつかの区間に
　　　　分け、その区間の幅を底辺とし、その区間に含まれるデータの度数に比例する柱(長方形)を並べた図です。
　　　　ばらつきをもった数多くのデータの全体の姿(分布)、形を見やすく表すことができます。規格との比較や
　　　　分布の状態などから課題の抽出が可能となります。注意点として、データの区間や縦軸横軸の比率により、
　　　　直感での捉え方が変わります。
　　　　　

３．パレート図

　　　　　パレート図は、現象や原因別に分類してデータをとり、多い順にならべて棒グラフであらわし、更に累積曲
　　　　線を組み合わせたものです。影響度の大きい現象や原因を絞り込むことで、管理すべき項目を明確にします。
　　　　問題解決の他、在庫、顧客や仕入れ先の管理などに利用することが出来ます。また、一般的な傾向として、
　　　　20％から30％の項目が70％から80％を示すため、上位20％から30％の項目を重点的に管理すべき項目と言う
　　　　ことになります。この様な現象からＡＢＣ管理が有効と考えられています。
　　　　※ＡＢＣ管理　在庫など重要度毎にＡＢＣの3ランクに分けて管理レベルを変えて業務負荷を減らすことです。
　　　　　

４．散布図

　　　　　散布図は、2つの変数のデータを用いてそれぞれの変数を軸にとり、サンプルをプロットしたグラフです。
　　　　２つの変数間の関係を見るときなどに適しています。要因と結果に相関関係が認められる場合は、要因をコン
　　　　トロールすることで良い結果に導くことが可能となります。また、相関係数や回帰直線、確率分布を示すこと
　　　　でデータの予測や異常の判定などに使用することが出来ます。
　　　　　

５．チェックシート

　　　　　チェックシートは、データを収集するためのよく使われる表又は図で、計数データを収集する際に、その
　　　　データが簡単にとれ、整理しやすい形で集められるように、前もってデータの名称・項目・数字などを記入
　　　　する枠や項目名を書き込んだ用紙のことをいいます。また、記入ミスやモレを防止するために、点検項目や
　　　　確認項目、管理値などを記載しておき、漏れなく合理的にチェックできる様式も含みます。
　　　　　　　　

６．特性要因図

　　　　　特性要因図は、目標（問題）に対して要因との関係を系統的に表した図で、目標（問題）の因果関係を整理
　　　　し、目標達成や原因を追究することに使用します。特性要因図を使用するには、目標（問題）を横線の右端に
　　　　書き込みます。目標達成（問題の解決）に対する主要な要件を抽出し、その要件に影響する要因（1次要因）を
　　　　抽出し、更に1次要因に影響する要因（2次要因）を抽出していき、根本原因を見出すまで続け、木構造に表し
　　　　ます。特性要因図は、階層構造で表現され、その形状から魚の骨とも言われます。
　　　　　特性要因図は、ＱＣ7つ道具の中で唯一定性的な言語データを用いるためか品質管理以外でも使用されます。
　　　　しかし、要因間の関連性が分析出来ないデメリットが有り、当研究所では、新QC7つ道具の一つである連関図
　　　　を薦めています。
　　　

７．層別

　　　　　層別は、データをグループ間の共通点や特徴をもつグループに分類し、グループ間の差異を評価します。
　　　　主な分類方法は、作業者別、機械別、材料ロット別、条件別など４Ｍ変動をもとに行われます。また、改善の
　　　　効果を判断する場合も持ちいれらます。差異の評価方法として、検定により統計的な判断方法を用いることが
　　　　望ましいです。
　　　　　　　

８．（その他）グラフ

　　　　　層別の代わりにグラフを入れる場合があります。データ解析の目的によって様々なグラフを使い分ける
　　　　必要が有ります。