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皆さんおはようございます!

 

ヒロちゃんです!

 

11月に入り、もう今年も残り僅かだな~と感慨深げになる今日この頃。

2次筆記試験を先日受験された皆さんは引き続きモヤモヤした日々をお過ごしかと思います。

他方、今年は2次筆記試験に挑戦出来なかったけど、来年は診断士試験挑戦するぞ!!

という方も多いのではないでしょうか?

今の時期から学習を始めれば、来年8月の1次試験まで9か月もあります。

長すぎず、短すぎずちょうど良いタイミングだと思いますので、

是非これから計画的に学習を進めていきましょう。

 

 

「そんなこと言っても何から手をつけていいかわからない…」

 

 

「そもそも診断士試験って何??」

 

 

って方もいると思います。

そんな人はどしどし道場ブログにコメント投稿してくださいね。

すぐに返事しますから。

 

 

さて、

 

 

本日のブログは、来年の1次試験から挑戦する方向けに、

「運営管理の頻出論点QC7つ道具」についての内容です。

 

このQC7つ道具ですが、運営管理において、

過去10年間ほぼ全て(H28以外)なんらかの形で登場している、

絶対に覚えるべき論点となっていますので、

この時期からしっかりと頭に叩き込んでおきたいです。

単に7つの名称を覚えるだけではなく、

それぞれどのようなツールであるかしっかりと腹落ち理解させましょう。

1次試験だけでなく、2次筆記試験の事例Ⅲでもたびたび出る論点ですからね。

 


QC7つ道具とは

品質管理の分野で主に用いられる手法のひとつであり、

製造現場などで発生する不良やクレームなど様々な問題を定量的に分析したり、

視覚的に表現したりすることの出来るツールです。

このQC7つ道具を活用することによって、

現場に散らばっている問題のうち、

重要なものを見つけたり、問題の原因を特定したり、

工程の状態までも把握することが可能となります。

日本の品質管理の父である石川先生は、

「QC7つ道具をうまく活用すれば、一般企業の身の回りにある問題の95%は解決できる」

とおっしゃっていたとのことです。

しっかりと理解して活用すれば絶大な改善効果、維持効果が期待出来るツールです。

 

 

ということでQC7つ道具についてそれぞれ紹介していきましょう。

 


  パレート図

「何が最も重要なのか」を調べるため、

問題となっている不良や欠点、クレームなどを分類項目別に分けてデータを取り、

それらを大きい順に並べた図です。

現状の把握、重点解析、効果の確認をすることが出来ます。

よく使われるパレート図の使い方として、

複数ある問題点の中で最も大きなウェイトを占める問題が何であるかを把握することがあります。

例えば下記図は、ある製造現場で発生した不良内容をパレート図で表したものです。

 

筆者作

 

このパレート図からわかることは何でしょうか?

わかりやすいところで言えば、

不良内容で最も多いのは「汚れ」であり、全体の半数近くを占めること。

二番目に多いのは「キズ」で、「汚れ」と合わせると全体の約8割を占めること、ですかね。

この上位2つの不良内容に対して重点的に対応することで、効果的な改善活動が期待できます。

ちなみにこのパレートという名前の由来は、イタリアの経営学者V・パレートだそうです。 

 


②特性要因図

原因(要因)と結果(特性)がどのように関係し、影響しているかを系統的に表した図です。

魚の骨のような形をした図になることから、別名魚の骨図や、フィッシュボーン図とも呼ばれます。

特性要因図は問題の因果関係を整理し、原因を突き止める議論の際に活用できます。

例えば、下記図は、H28年の事例Ⅲで出題された、

野菜カット工場であるC社の加工不良に関する特性要因図です。

魚の頭の部分にあたる右端側に解決したい問題(特性)を置きます。

そして大骨を水平に書き、その大骨に向かって小骨部分にあたる要因を、

どんどん現場のみんなで議論して書き出していきます。

一般的に製造業であれば、小骨部分は4M(人、材料、機械、方法)の切り口で進めていくことが多いです

今回のC社の加工不良が多いという問題に関しては、表2のクレーム件数も含めて分析すると、

標準作業不備や、温度管理が出来ていないという要因がまず手を付けるべき部分といえるでしょう。

※人によっては食品メーカーとして異物混入に真っ先に対応すべき‼というご意見もあると思います。

 

 

H28年度 中小企業診断士2次筆記試験 事例Ⅲ参照


 

③ヒストグラム

測定値(長さ、重さなど)の分布や平均、バラツキなどを見やすく表した図です。

測定値の存在する範囲をいくつかの区間に分けて棒グラフで表し、ある事象の状態を把握することが出来ます。

ヒストグラムは視覚的に一目でバラツキがどれくらいかを把握することが出来ます。

例えば、以下の一般型と呼ばれる形であれば、測定値は安定していると言えますが、

二山型の場合は、分布中心の度数が少なく、左右に山が出来てしまっています。

これは平均値の異なる分布が混在している可能性が高いので、

図の元となる測定値を層別に見直し、二つのヒストグラムで表すことが必要となってきます。

 

図 ヒストグラム一般型

  

図 ヒストグラム二山型
 

また、ヒストグラムでは、規格値を設定し、測定値と規格値を比較することで測、

定事象が規格内か否か、規格内の場合でもどのくらい余裕があるのか検討することが出来ます。

その結果、工程や製品が規格や目標に対してどの程度の状態にあるか把握することができます。

測定値のバラツキ、いわゆる標準偏差と規格値の幅を比較することで、

その測定値が規格に対してどれだけ十分な能力を有するかどうかを、

評価した方法のことを工程能力指数といいます。

この工程能力指数を2.00以上にすることを目指した品質管理手法のことを、

6σ(シックスシグマ)と呼び、GEやIBMなどで採用されています。


 

④グラフ

データの傾向や変化、大小 関係を見える化しグラフで 表した図形のことを指します。

グラフの利点として①簡単に作成できる。②感覚的に状態や実態を理解することが出来る。

このようなことが挙げられます。

身近なグラフとして棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフがあります。

以下はH27年度事例Ⅲで出題された棒グラフと円グラフになります。

 

H27年度 中小企業診断士2次筆記試験 事例Ⅲ参照

 

棒グラフの用途は、数値の大小が一目で分かることが挙げられます。

上記の棒グラフからは、主力マンホール蓋1ロット当たりの工程別加工時間において、

機械加工工程が最も加工時間が多くかかっていることがわかります。

円グラフの用途は、全体に対する各構成の比率をつかむことが容易に出来ます。

上記円グラフからは、稼働時間が全体の約半分程度しかなく、

チョコ停など改善の余地がある停止状態が38%もあることがわかります。

このように、グラフを上手く使うことでデータの理解促進に効果的です。


⑤チェックシート

チェックシートの用途は、記録用と、調査用に大きくその用途は大別されます。

記録用は日常業務や作業がうまくいっているかどうかをチェックするものです。

調査用とは、問題の現状や原因をつかむために特別な調査を行った結果を書き留めておくものです。

現状の実態をつかむ、確認したことを記録するといった時に効果的な手法です。

 

画像 チェックシートイメージ


⑥散布図

2つのデータの関係を調べるためにX軸Y軸の2軸で表した図のことです。

このデータのことを変数とも呼び、変数には特性と要因の2種類があります。

要因は特性に影響を及ぼすもの、特性は結果と捉えてもらればよいと思います。

例えば、ある加工現場において、工員の熟練度と不良発生率の関係を調べる場合、

工員の熟練度は不良発生率に影響を及ぼす要因であり、不良発生率は特性となります。

では、ここでひとつ、散布図の例題をご紹介します。

「数学が得意な人は理科も強い」とよく言われますが、本当にそうなのか?

あるクラスの人の点数を散布図にして関係性をみましょう。

まずは各科目の成績を生徒A~Q17名分集計しました。

 

表 数学と理科の成績 

なるほど統計学園高等部  散布図総務省統計局参照

 

いかがでしょうか、個別の点数などは分かりますが、

数学が得意だと理科も得意なのかまではこの表では掴みづらいと思います。

そこで、X軸に数学の成績、Y軸に理科の成績を置いて、

17名分の成績をプロットしてみます。

図 数学と理科の成績 散布図

なるほど統計学園高等部 散布図総務省統計局参照

 

この作成した理科と数学の成績の散布図をみると、

数学の成績と理科の成績には関係がありそうに見えます。

しかも、数学の成績が良いと理科の成績も比例してよくなることから、関係性は強いと言えます。

この関係性のことを相関と言います。

相関にはXが増えればYも増えるという正の相関と、

X(もしくはY)が増えると一方のY(もしくはX)が減るという負の相関

もしくは2つの変数の間に関係性がない無相関があります。

相関の強さは、相関係数で表すことが出来ます。+1が最も正の相関が強く、0は無相関、-1が最も負の相関が強くなります。

ざっくりと、±0.6以上あれば相関関係があると言ってよいことになっています。

ひとつ注意点として、相関関係があるからといって、

因果関係(どちらかが原因となって、もう一方が起こる)を示すものではないということです。

分析を行う際は、数値やグラフだけではなく、

その背後となる理論や知識も総合して検討を行っていく必要があります。

 


⑦管理図

データを時系列に折れ線グラフでプロットし、

その結果として得られたデータのばらつきから、

工程が安定した状態かどうか、異常かどうかが判別することが出来るツールです。

製造現場では、同じ材料、同じ機械、同じ方法で生産を行っても必ずばらつきが発生します。

偶然原因によるばらつきと、異常原因によるばらつきがあり、

双方を区別して異常原因によるばらつきを早期発見することが、品質管理には必要となります。

この際に使われるのが管理図です。

管理図は適正範囲内の中心線にデータの平均値や中央値などを置き、

その中心線から±3σ(標準偏差の3倍)の範囲を超える領域を管理限界とします。

管理限界を超えるようなデータが発生した場合は異常かどうかわかりやすいと思います。

更に異常検知力を高めるために、データが管理限界内にプロットし続けているとしても、

異常状態を判断する管理図の見方があります。

JIS規格の「8つの異常判定ルール」です。

 

図 管理図の異常判定ルール

 ものづくりドットコム 参照

 


 

いかがでしたでしょうか。

運営管理、事例における重要論点、QC7つ道具についてご理解いただけたでしょうか。

往々にして現場の問題点は感覚的、個別的になっていることが大半です。

話は変わりますが、皆さん「ライスレディ」をご存知でしょうか?

パナソニック(株)の女性だけの炊飯器ソフト開発チームのことです。

彼女たちは、「はじめチョロチョロ、中パッパ、赤子泣いてもフタとるな」という、

昔ながらのお米の炊き方、いわゆるKKD経験、勘、度胸)を科学的に分析したプロフェッショナルです。

お米の甘み、色艶、香り、口の中でのほぐれ具合、冷めた場合など、

数値で表せない要素まで定量化し分析することによって開発現場での問題を解決しています。

QC7つ道具は難しい理論なのではなく、

従来現場でKKDに頼っていた部分を、数字やビジュアルで共有化して捉えること出来るツールです。

このツールを活用して事実を把握することで、

実のある改善活動につながると私は思います。

 

QC7つ道具、診断士試験対策の為だけに覚えるのではなく、

是非実務でも活用してはいかがでしょうか。

ちなみに日本規格協会がQC検定という試験を年に2回開催しています。

ご興味ある方はぜひ。

本日は以上です!
今日も一日楽しみましょう!

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