品質管理の分析手法・管理図
今回は、分析手法の管理図について書こうと思います。
「管理図」とはこういうものです↓
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ただ数値をならべてグラフにしただけだ……と思ったら、大間違い。
このグラフからは、実はいろんなことがわかるのです。
よーく見てみると、このグラフ、5日ごとに上がっては下がって……を繰り返しています。

どうやら、月曜日が最も大きくて、金曜日になるにつれて小さくなっている。
毎週月曜日に加工用のドリルを交換していると、だんだん週末にかけて刃が劣化していき、
加工幅が小さくなり、穴が小さめにできるようになる…等の現象が推測されます。
また、「最近収率が悪いなあ……。規格値から外れるのが多い……」というときにも、
管理図、役立ちます。
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このようにグラフにしてみると、ロット22あたりからおかしいようです。
ただ、すべてが悪くなったわけではなく、3回に1回くらい、規格値から外れています。
原因を調べるために、全部の履歴を見て回るのは大変ですし、なかなか原因を絞るのは難しい……。
なので、加工機械ごとに分けてみると。

どうやら加工機械1に問題はなさそうです。
加工機械2のほうはどうでしょう。

加工機械2のほうは、ある時期から数値が低めにずれてしまっているようです。
……という感じで、問題は加工機械2にありそうだ、といった、原因を絞るためのヒントになったりもします。
これらのグラフやデータは、実は今回のために意図的に作ったデータなのですが、
実際の製造現場でも似たような現象がちらほら。
悩みながら、毎日データと戦っています。
見ている方に、管理図のプロがいらっしゃいましたら、ぜひぜひご指導お願いします!