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統計的工程管理( SPC ) または統計的品質管理( SQC ) は、統計的手法を適用して製造工程の品質を監視および管理することです。これにより、プロセスが効率的に動作し、廃棄スクラップを減らして仕様に適合した製品をより多く生産できるようになります。SPC は、「適合製品」(仕様を満たす製品) の出力を測定できるあらゆるプロセスに適用できます。SPC で使用される主要なツールには、実行チャート、管理図、継続的改善への重点、実験計画法などがあります。SPC が適用されるプロセスの例としては、製造ラインがあります。
SPC は 2 つのフェーズで実施する必要があります。第 1 フェーズはプロセスの初期確立であり、第 2 フェーズはプロセスの通常の生産使用です。第 2 フェーズでは、5M&E 条件 (人、機械、材料、方法、動作、環境) の変化と製造プロセスで使用される部品 (機械部品、治具、固定具) の摩耗率に応じて、検査する期間を決定する必要があります。
「検査」 などの他の品質管理方法と比較した SPC の利点は、問題が発生した後に修正するのではなく、問題の早期検出と予防を重視していることです。
SPC は、廃棄物の削減に加えて、製品の製造に必要な時間の短縮にもつながります。SPC により、完成品をやり直したり廃棄したりする必要が少なくなります。
歴史
統計的工程管理は、1920年代初頭にベル研究所のウォルター A. シューハートが開拓した。シューハートは1924年に管理図と統計的管理状態の概念を開発した。統計的管理は、同じく1924年に論理学者ウィリアム・アーネスト・ジョンソンが著書「論理学、第3部：科学の論理的基礎」で開発した交換可能性の概念[2] [3]に相当する。[4] AT&Tのハロルド・ドッジやハリー・ロミッグを含むチームとともに、シューハートはサンプリング検査を合理的な統計的根拠に基づかせることにも取り組んだ。1934年、シューハートは陸軍ピカティニー兵器廠での軍需品製造への管理図の適用についてレスリー・E・サイモン大佐に相談した。この適用の成功により、陸軍兵器部は、第二次世界大戦の勃発時にAT&Tのジョージ・D・エドワーズを雇い、その部門と請負業者の間で統計的品質管理を使用するための相談に乗ることになった。
W・エドワーズ・デミングはシューハートを米国農務省大学院に招き、その講演の成果であるシューハートの著書「品質管理の観点から見た統計的手法」（1939年）の編集者を務めた。デミングは、第二次世界大戦中にアメリカの産業界に新しい技術を訓練した品質管理短期コースの重要な立案者だった。これらの戦時コースの卒業生は1945年に新しい専門団体、アメリカ品質管理協会を設立し、エドワーズを初代会長に選出した。デミングは連合軍占領下の日本を訪れ、日本科学技術連盟（日科技連）と会い、日本の産業界にSPC手法を導入しようと努めた。[5] [6]
変動の「一般的な」原因と「特別な」原因
シューハートはイギリスから出てきた新しい統計理論、特にウィリアム・シーリー・ゴセット、カール・ピアソン、ロナルド・フィッシャーの研究を読んだ。しかし、彼は物理的プロセスから得たデータが正規分布曲線（つまり、ガウス分布または「ベル曲線」）を生み出すことはめったにないことを理解していた。彼は、製造における変動の測定から得たデータが、自然現象（たとえば、粒子のブラウン運動）の測定から得たデータと同じようには動作しないことを発見した。シューハートは、すべてのプロセスに変動がある一方で、一部のプロセスにはプロセスに自然な変動（「一般的な」変動源）があり、彼はこれらのプロセスが（統計的に）制御されていると説明したと結論付けた。他のプロセスでは、プロセスの因果システムに常に存在するわけではない変動（「特別な」変動源）があり、シューハートはこれを制御されていないと説明した。[7]
非製造プロセスへの応用
統計的プロセス制御は、あらゆる反復プロセスをサポートするのに適しており、財務監査や会計、IT運用、医療プロセス、ローンの手配や管理、顧客への請求などの事務プロセスなど、 ISO 9000品質管理システムが使用されている多くの環境で実装されています。設計と開発での使用に対する批判にもかかわらず、統計的プロセス制御は、エンタープライズデータウェアハウスやエンタープライズデータ品質管理システムなどの大容量データ処理操作の半自動データガバナンスを管理するのに適しています。[8]
1988 年の能力成熟度モデル(CMM)では、ソフトウェア エンジニアリング協会がSPC をソフトウェア エンジニアリング プロセスに適用できることを示唆しました。能力成熟度モデル統合 ( CMMI ) のレベル 4 およびレベル 5 の実践では、この概念が使用されています。
研究開発やシステムエンジニアリングなどの非反復的かつ知識集約的なプロセスへのSPCの適用は懐疑的な意見に直面しており、依然として議論の的となっている。[9] [10] [11]
フレッド・ブルックスは著書『銀の弾丸はない』の中で、ソフトウェアの複雑さ、適合性要件、変更可能性、不可視性[12] [13]により、取り除くことのできない本質的な変動が生じると指摘している。これは、SPCが製造業などに比べてソフトウェア開発においては効果が低いことを意味している。
製造におけるばらつき
製造業では、品質は仕様への適合と定義されます。ただし、プロセスには多くの変動要因があるため、2 つの製品または特性がまったく同じになることはありません。大量生産では、伝統的に、完成品の品質は製品の製造後の検査によって保証されます。各製品 (または製造ロットからの製品のサンプル) は、設計仕様をどの程度満たしているかに応じて合格または不合格になります。SPC は、統計ツールを使用して製造プロセスのパフォーマンスを観察し、標準以下の製品が製造される前に大きな変動を検出します。プロセスのどの時点でも、変動要因は 2 つのクラスのいずれかに分類されます。
- （１）一般的な原因
- 「一般的な」原因は、「割り当て不可能な」または「通常の」変動源と呼ばれることもあります。これは、プロセスに一貫して作用する変動源を指し、通常は多数存在します。このタイプの原因は、時間の経過とともに統計的に安定した繰り返し可能な分布を総合的に生み出します。
- （２）特別な原因
- 「特別な」原因は、「割り当て可能な」変動源と呼ばれることもあります。この用語は、プロセス出力の一部にのみ影響を与える変動を引き起こす要因を指します。これらは断続的で予測不可能な場合が多いです。
ほとんどのプロセスには、多くの変動要因があります。そのほとんどは軽微なものであり、無視できます。主要な変動要因が検出された場合、それらを特定して除去できる可能性があります。それらが除去されると、プロセスは「安定」していると言えます。プロセスが安定している場合、その変動は既知の制限内にとどまるはずです。つまり、少なくとも別の変動要因が発生するまでは、その状態が続きます。
たとえば、朝食用シリアルの包装ラインは、各シリアルボックスに 500 グラムのシリアルを充填するように設計されている場合があります。一部のボックスには 500 グラムよりわずかに多いシリアルが、他のボックスにはわずかに少ないシリアルが入っています。パッケージの重量を測定すると、データから正味重量の分布が示されます。
生産プロセス、その入力、またはその環境 (たとえば、ライン上のマシン) が変化すると、データの分布も変化します。たとえば、機械のカムとプーリーが摩耗すると、シリアル充填機は各ボックスに指定された量よりも多くのシリアルを入れることがあります。これは顧客にとってはメリットがあるかもしれませんが、メーカーの観点からは無駄が多く、生産コストが増加します。メーカーが変更とその原因をタイムリーに発見すれば、変更を修正できます (たとえば、カムとプーリーを交換する)。
SPC の観点からは、各シリアル ボックスの重量がランダムに変化し、一部は高く、一部は低く、常に許容範囲内である場合、プロセスは安定しているとみなされます。機械のカムとプーリーが摩耗し始めると、シリアル ボックスの重量はランダムではなくなる可能性があります。カムとプーリーの機能低下により、シリアル ボックスの重量がランダムでない線形パターンで増加する可能性があります。これを共通原因による変動と呼びます。ただし、カムとプーリーの予期しない故障により、すべてのシリアル ボックスの重量が突然平均より大幅に重くなった場合は、特殊原因による変動と見なされます。
応用
SPC の適用には、主に次の 3 つのフェーズのアクティビティが含まれます。
- プロセスと仕様限界を理解する。
- 割り当て可能な（特別な）変動源を排除して、プロセスを安定させます。
- 管理図を使用して進行中の生産プロセスを監視し、平均値または変動の大きな変化を検出します。
SPCの適切な実施は、多くの組織における統計の専門知識の欠如などにより制限されてきた。[14]
管理図
プロセス マップ上のポイントにおける変動の測定データは、管理図を使用して監視されます。管理図は、「割り当て可能な」(「特別な」) 変動源を「一般的な」変動源と区別しようとします。「一般的な」変動源は、プロセスの予想される部分であるため、メーカーにとっては「割り当て可能な」変動源ほど重要ではありません。管理図の使用は、継続的なアクティビティであり、時間の経過とともに継続されます。
安定したプロセス
プロセスが管理図の「検出ルール」のいずれにも該当しない場合、そのプロセスは「安定」していると言えます。安定したプロセスに対してプロセス能力分析を実行すると、将来的に「適合製品」を生産するプロセスの能力を予測できます。
安定したプロセスは、能力指数の外側で変動のないプロセス シグネチャによって実証できます。プロセス シグネチャは、能力指数と比較されたプロットされたポイントです。
過度なバリエーション
プロセスが管理図の「検出ルール」のいずれかをトリガーした場合 (または、プロセス能力が低い場合)、過度の変動の原因を特定するために他のアクティビティを実行することがあります。これらの追加アクティビティで使用されるツールには、石川ダイアグラム、計画された実験、およびパレート図があります。計画された実験は、変動の原因の相対的な重要性 (強度) を客観的に定量化する手段です。変動の原因 (特殊原因) が特定されると、それらを最小限に抑えるか、排除することができます。変動の原因を排除する手順には、標準の開発、スタッフのトレーニング、エラー防止、およびプロセス自体またはその入力の変更が含まれます。
プロセス安定性メトリクス
管理図を使用して多くのプロセスを監視する場合、プロセスの安定性の定量的な尺度を計算すると便利な場合があります。これらのメトリックは、修正アクションが最も必要なプロセスを特定/優先順位付けするために使用できます。これらのメトリックは、従来のプロセス能力メトリックを補完するものと見なすこともできます。RamirezとRunger [15]で説明されているように、いくつかのメトリックが提案 されています。それらは、(1)長期変動を短期変動と比較する安定比、(2)サブグループ内変動をサブグループ間変動と比較するANOVAテスト、および(3)Western Electricルールに1回以上違反したサブグループの数をサブグループの合計数と比較する不安定比です。
管理図の数学
デジタル管理図では、修正の必要性を示す「導出値」を決定するロジックベースのルールを使用します。たとえば、
- 導出された値 = 最後の値 +最後の N 個の数値間の平均絶対差。
参照
参考文献
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統計的応用の分野では、SPC（統計的プロセス制御）ほど方法論の開発と応用の間に大きなギャップがある分野はほとんどありません。 SPCを切実に必要としている組織の多くはSPCをまったく使用していませんが、残りのほとんどは、今世紀初頭にシューハートが提案した方法と基本的に同じ方法を使用しています。 その理由はさまざまです。見過ごすことのできない理由の1つは、適切に機能するために専門の統計学者による定期的な介入を必要とする手順は実装されないというデミングの観察です。
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外部リンク
- MIT コース - 製造プロセスの制御
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