品質管理 品質管理の概要

品質管理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2014/01/08 09:51 UTC 版)

概要

品質管理には、広義・狭義の品質管理がある。広義の品質管理は、マネジメントとしての品質管理のことを指し、品質マネジメント(Quality Management)として知られ、JISでは「品質要求事項を満たすことに焦点を合わせた品質マネジメントの一部」と定義している。狭義の品質管理は、コントロールとしての品質管理(Quality Control)のことを指し、JISでは「品質保証行為の一部をなすもので、部品やシステムが決められた要求を満たしていることを、前もって確認するための行為」と定義している[1]。生産現場で「品質管理」と言えば、一般に狭義の品質管理を指していることが多い[1]

品質管理は、JIS Z 8101 においては「買手の要求に合った品質の品物又はサービスを経済的に作り出すための手段の体系」とされている。

日本の消費者にとってみれば、品質は良くて当たり前のことと感じられており、生産現場ではこの要求に応えるために品質管理がより重要となっている[1]。日本の製造業の中には、「品質至上」を原点としたり、企業理念として掲げている企業が多数ある[1]

製造業において「品質」と言う場合は、「設計品質」と「適合品質」の二つがあるともされ、設計品質とは設計者が目標として狙った品質のことをいい、適合品質とは実際の品質のことである。そのうち生産現場で扱うのは適合品質ということになる[1]。適合品質を高めるためには、ばらつき(標準偏差)と偏りを小さくしたり少なくしたりすることが重要となる[1]

品質管理は、ウォルター・シューハートエドワーズ・デミング石川馨(東大、武蔵工業大学(現東京都市大学)元学長)らにより第二次世界大戦後に構築された。不良品ゼロを目指すための品質管理活動として、1960年代頃から世界の製造業の現場に広く普及している。世界の工業製品における品質の格段の向上に貢献したとされる。

日本ではQCサークル活動と相まって、カイゼンとも密接に関わる。製造部門にとどまらず、サービス部門や管理部門など全社的にQC活動を広げた活動を、TQC(Total Quality Control)と呼ぶ。このTQCが発展したものがTQM(Total Quality Management)である。1990年代アメリカで広く普及し、アメリカの製造業の復活に大きく貢献したとされる。

QC手法

QC七つ道具・新QC七つ道具が代表的である。他にも製造段階・開発設計段階・商品企画段階での質向上のための方法がある。

QC七つ道具

管理を行うにあたり、現象を数値的・定量的に分析するための技法。いずれも可視化によって、誰にでもすぐに問題点がわかったり説明を容易にすることを狙っている。

グラフ

数値データをそのまま見たのでは全体を把握できない。そこで目で見てわかりやすく、全体の状況を早く正しく知るために、グラフを作成する。グラフを作成する時に特にこうしなければならないといった決まったルールはないが、作成した本人だけしか理解できない作図をしても意味がない。そのために

  • どのグラフを用いるとよいか
  • どうすれば一般的に誰が見てもわかりやすいグラフになるか
  • 色分け・線の種類・打点の種類をどうすればよいか

を考慮することが大切である。

  • 折れ線グラフ - 時間的な変化や項目の推移を見る。
  • 棒グラフ - ある時点における大きさの大小を比較する。
  • 円グラフ - サンプルの一時点での内訳の割合を示す。
  • 帯グラフ - 項目ごとの内訳の割合や時間的な変化を示す。
  • レーダーチャート - 対象ごとの性能比較をしたり項目間のバランスを見る。

ヒストグラム

データの傾向を判断できるようにするツール。データの集合に対して平均値分布を読み取るためのもの。ヒストグラムはバラツキが顕在するあるデータの集合において、全体の傾向を把握するために用いられる。度数を元にヒストグラムを作成することによって、データの集合全体の平均値、データの分散を把握できる。品質管理においてヒストグラムの分布を読み取り、その結果に基づき次の行動に移すことが重要とされている。ヒストグラムの山の形状から工程の安定性を、山の広がり具合から標準偏差σを、規格値を記述することで規格外れなどの問題点が存在するかを判断できる。

管理図

工程の管理を行うためのツール。管理図は工程が安定状態にあるかどうかを把握するための判断材料となる。時間別などの規則に従ってデータをサンプリングして集計を取り、その結果を群として系列で折れ線グラフを作成する。管理図では、中心線 (CL) と管理限界によって、点の配置と分布からその管理工程の異常が判断できる。管理限界には上方限界 (UCL) ・下方限界 (LCL) があり、3シグマを設定する場合が多い。

チェックシート

確認要点事項を予め抜粋しまとめられたツール。チェックシートは、必要とするデータが何かを瞬時に理解し、集めたデータを簡単に整理することが目的であり、その点に注意して作成しなくてはならない。

パレート図

工程改善に用いられるツール。工程で発生している問題を原因別・損失金額別などに分類し、その件数の大きい順に並べて棒グラフおよび累計曲線を図に表したもの。パレート図は工程の改善活動の検討の場において、改善効果が期待できる問題の抽出に用いる。工程が持っている問題を分類して図示する事で、真っ先に改善しなければならない問題を容易に把握できる。

特性要因図 (cause and effect diagram)

問題抽出に用いられるツール。ある問題に対して関連する原因の洗い出しを行うため、問題(特性)とその発生の原因(要因)だと考えられる事項とを矢印で結んで図示したもの。その図の形状が魚の骨の形に似ていることから、別名魚の骨図 (fishbone diagram) とも呼ばれる。特性要因図は工程の更なる能力の向上を検討する場において有効な手法であり、ブレインストーミングの要領で要因を抽出して洗い出した要因の関連性を特性要因図に表し、アプローチを行う要因の順位付けを行う為の資料とする。生産工程の現場では、ある問題に対する要因として4M (huMan) ・機械 (Machine) ・材料 (Material) ・方法 (Method) )を大骨とし、その4点に対して更なる要因の洗い出しが行われる。5M(4Mに測定器・測定方法 (Measure) を加える)もある。

要因を列挙するには、当初から単にブレインストーミングで列挙しても無意味である。過去の知識や現場データから推測される要因だけでは解決しない場合に、初めてブレーンストーミング等の手法を用いる。

目的によって以下のように使い分ける:

管理用特性要因図(管理すべき要因の列挙目的)
予防目的で管理を必要とする要因を全て列挙したもの。実績前だから現場データがなく、専ら知識・経験・理論から心配事を網羅的にトップダウンに列挙する。対策は全ての要因に講じる。
解析用特性要因図(原因の探索目的)
現に発生したトラブルの現場データ(特徴)を収集し、データから推定した要因を列挙して対策を講じる。この場合、原因を明確にしてから対策を講じる場合と、疑わしいものに逐次対策を講じてゆく場合がある。

散布図

2つの対となるデータを横軸(原因系)と縦軸(結果系)としてプロットした図。散布図は2つの変量の相互関係を可視化するのに有効な手法。

層別

データを同質なグループ(層)ごとに分けて分析する(層については層化抽出法を参照)。例えば年齢層ごとに分けて分析したり、機械ごとや原材料ごとに分けて分析する。データを取得する上で必要な考え方の一つである。データを層別に分析することによって正確に情報が把握できることがあり、問題の原因判別につながる有効な手段である。

新QC七つ道具

QC七つ道具が定量的な現象分析を狙うのに対し、新QC七つ道具は定性的な分析を狙う。問題の構造を早期に明らかにするのが目的である。


  1. ^ a b c d e f 菅間正二『図解入門ビジネス生産現場の管理手法がよーくわかる本』p.88


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