2011-01-24
管理図（シューハート管理図）
管理図（シューハート管理図）とは、製造工程が統計的管理状態にあるかどうかを判断するためのグラフです。
製品の品質特性値はバラツクのが普通ですから、管理図は品質特性値のバラツキが異常原因（見逃せないバラツキ）か偶然原因（許しえるバラツキ）かを判定するためのツールになります。
管理図は折れ線グラフに、２本の管理限界線（UCL、LCL）と１本の中心線を記入して作成します。品質特性値にくせがあったり、管理限界線の外に出たりすれば、異常原因があったことを示します。
計量値の管理図は、以下の種類があります（Xバーを単にXと表記しています）。
X-R管理図：平均値と範囲
X-s管理図：平均値と標準偏差
Me-R管理図：中央値と範囲
X-Rs管理図：個々の値と移動範囲
下図は、X-R管理図の例です。
管理図の視点は、
１．点がUCLとLCLの内（管理限界内という）にあること
２．点が管理限界内にあっても、点の散らばり方にくせのないこと。点は偶発的に点在すると考えます。
点の並び方のくせ
（１）中心線より片側に連続して現れる（連：レンという）
（２）傾向や周期がある。
（３）点がUCLとLCLに接近して現れる。
（４）点が中心線に接近して現れる。
管理図を作成するのが目的ではありません。管理図により、異常原因によるバラツキを発見したら、再発防止対策をはかることが目的です。
x-管理図：平均を管理する
R管理図：ばらつきを管理する
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同じ原料を使い、同じ作業を行っても、できた製品の品質にはバラツキがあります。このバラツキは
２つに分けることができます。
�仝彊�を調べても意味がない偶然のバラツキ
��見逃すことのできない原因（異常原因）によるバラツキ
管理図は、�，龍�然のバラツキと�△琉枉鏝彊�によるバラツキとを区別するはたらきをするものです。
管理図には、中心線と上下一対の管理限界が惹かれています。これに品質を表す点を打つと、
�，龍�然のバラツキは中に入り、�△琉枉鏝彊�によるバラツキは限界の外に出ます。
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QC7つ道具
QC7つ道具
読み方：キューシーななつどうぐ
別名：QCの7つ道具，QC七つ道具
【英】7 QC Tools
QC7つ道具とは、品質管理（Quality Control）において、主に統計データのような数値によって分析するために利用される7つのツールのことである。
7つの道具は、パレート図、ヒストグラム、管理図、散布図、特性要因図、チェックシート、グラフである。グラフを管理図に含めて、層別を7つ道具に含めることもあるなど、呼び方、区分けが微妙に違っていることがある。
これらは、数値データを元に現状分析及び課題を視覚的に整理することによって、問題解決に向けた手がかりとするための手法であり、QCの現場で活用されている。
なお、新QC7つ道具と呼ばれるツールもあり、こちらは数値データよりも定量的な表現が困難な言語データを取り扱う用途に向いている。
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QC7つ道具
統計的手法の基本であり、�ヾ浜�図、�▲劵好肇哀薀�(グラフ)、��パレート図、�せ局杰沺↓ゥ船Д奪�シート、�α慂漫↓�特性要因図、といった分析手法がある。
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QC７つ道具
読み方：キューシーななつどうぐ
品質管理及び品質改善を実施していくための手法の中で、特に次の手法を「QC7つ道具」と呼んでいる。
(1) 層別
(2) パレート図
(3) 特性要因図
(4) ヒストグラム
(5) 散布図
(6) チェックシート
(7) 管理図
ただし、個人によって7つ道具の種類を少しずつ足したり引いたりして呼んでいることもある。主として数値で得られるデータ（数値データ）の処理を対象とする手法が多い。
「QC7つ道具」は、一見活用しにくいように思われる各種の統計的手法を現場の実務に使えるように工夫・簡便化されたものである。したがって、製造現場での身近で有効なツールとして、小集団活動や不良低減活動等において、活用されている。
層別とはデータを分類することです
層別
グラフではなく、データを属性ごとに分けましょう。という考え方。
データの特徴をつかみやすくする。
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製造条件や素性が似たものをひとまとめにして、条件が違ったものと区別してデータをとることです。
作業条件で例えると、温度、圧力、湿度、速さ、気温、人手・機械、などで区別してデータが取れます。
また、販売戦略などにも応用でき、客層（これも層別）ごとにターゲットの商品や宣伝方法などを分けたり
季節ごとの層別で戦略を練るなどが可能です。
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層別とはデータを分類することです。例えば、
１．原料で分ける
メーカー別、ロット別、産地別、サイズ別など。
２．機械で分ける
加工方法別、号機別、工程別、新旧機械別、治工具別など。
３．人で分ける
経験別、年齢別、男女別、直別など。
４．時間でわかる
時間別、日別、週別、月別、曜日別など。
層別はパレート図、ヒストグラム、散布図などと組合わせて使えば、差異を発見する上で大きな力を発揮します（層別はＱＣ７つ道具の１つとして使うべきものではありません）。
層別を上手にすれば、一見複雑にみえる問題でも、よい解決方法が見つかるものですが、悩ましいのは、層別する上で大切なデータが抜けている場合が多いことです。
また、複数の工程を経ていると、変動要因が多くなり、層別する特性も多くなります。するとデータ数が少なくなりますから、データを取るだけでも、多大な労力がかかります。
丁寧に層別するためには、再びデータ取りを行う必要があり、時間がかかるのです。
寄与率の大きな因子であれば、粗い層別でも差異が現れることもありますが、一般的には丁寧な層別行い、細かな改善を積上げていくことになります。
とはいっても、丁寧な層別のために労力をかけて、見合う効果が得られるかもわかりません。
効果を早く出したい場合、その工程のメカニズムから考えて、対策が改善の方向にあるのなら、データを取らずとも、手を打つことも考えられます。
もちろん、対策が改悪にならないように、よく検討する必要があります。
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QC7つ道具 特性要因図
特性要因図（とくせいよういんず）は、石川馨が考案した、特性と要因の関係を系統的に線で結んで（魚の骨のように）表した図をいう。フィッシュボーン・チャート・魚骨図・イシカワ・ダイアグラムとも呼ばれる[1]。
特性 - 管理の成績・成果として得るべき指標（不良率・在庫金額など）
要因 (Factor) - 特性に影響する（と思われる）管理事項
ちなみに原因 (Cause) とは、トラブルなど特定の結果に関与した要因を言い、多くの場合に適切な管理を欠いたが故にトラブルを引き起こした要因を指す。また原因・理由 (Reason) の違いは、前者が客観的な因果関係であるのに対し、後者は判断・行為の根拠を言う（例：「Aが原因となって結果Bが発生した」との判断の理由はCである）。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%89%B9%E6%80%A7%E8%A6%81%E5%9B%A0%E5%9B%B3
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特性とは結果のことです。要因とは重要な原因のことです。
特性要因図とは、重要な原因の候補をリストアップし図で整理したものです。特性要因図は、あくまで仮説ですから本当の原因をデータで確認するための準備として使うツールになります。
解決しようとする要因は数多くあるのが普通ですから、その要因を系統的に図示しておくと、問題解決にとても便利です。
また、目的と手段の混同を防止するためにも有効です。
特性要因図の作成手順です。
１．問題点の決定
問題点を右に書き、左から太い矢印を引く。問題点は、であるとする。
２．原因集約項目の決定
問題の原因（要因）の集約項目を□で囲み、太い枝と太い矢印で結ぶ。
３．集約項目の細分化
問題の原因（要因）の集約項目ごとに細分化して細い枝を記入し、末端をアクションが取れるまで細分化する。
４．重要項目のマーク
特性要因図が一通り完成したら、その要因の中で特に大きく影響すると思われるものに◎印をつける。
もし、内容がわかっているのなら細部説明を加える。
原因と結果をわかりやすく表すためのグラフで、原因と結果が矢印によって結ばれる。
その見た目から、フィッシュボーン図とも言われる。
QC7つ道具 パレート図（累積度数分布図）
・パレート図（累積度数分布図）
・ヒストグラム
・管理図 / グラフ
・散布図
・特性要因図
・チェックシート
・層別
■パレート図（累積度数分布図）
データの件数を表す棒グラフとデータの累積比率を泡ラス折れ線グラフを組み合わせたもの。
何が重点管理項目かをわかりやすく表現できる
項目別に層別にして、出現頻度を大きさの順に並べるとともに、累積和を示した図。
例えば、不適合の内容の別に分類し、不適合品数の順に並べてパレート図を作ると不適合の重点順位がわかる。
パレート図とは項目の要因を棒グラフでまとめて大きい順に並べ 、それと累積度数分布線（各要素のパーセンテージを次々に足し合わせてた線・・・最終的に１００[％]になる）を描いたものです。
