製造現場などで重要な「傾向管理」という言葉をご存知ですか?「単語は知っていても、意味はわからない」いう人も多いでしょう。また、具体的な傾向管理の実施方法を悩んでいる人もいるはず。
そこで今回は、傾向管理の方法や仕組みを解説します。システムを導入して、不良品を大幅に削減する方法も紹介するのでぜひご覧ください。
目次
傾向管理とは
傾向管理とは、その名の通りデータを集めて対象の傾向を管理分析すること。ビジネスや製造現場において重要な管理指標となります。
具体例を挙げると、「製造現場の工程で不具合に気づく→収集データ(傾向管理図など)から原因を突き止める→不良品の削減・改善で生産効率を上げる」といった形で、データをもとに作業効率を向上させます。
管理図によって傾向管理ができる
傾向管理をするときは、管理図を用いることが一般的です。管理図とはQC7つ道具という品質管理に役立つツールのひとつ。効果的に活用することで、以下の3つがわかります。
- 【管理図による傾向管理でできること】
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- 工程異常の早期発見
- 改善することによって不良品の削減
- 品質向上
異常が発生したとき、最も重要なのは早期発見です。収集したデータを利用することで、原因を明らかにするまでの時間を短縮。さらに、データをもとに改善活動をすることで、不良品削減や品質向上に期待できます。管理図を導入することで、効率的かつ効果的な対応ができるでしょう。
管理図の仕組み
製造工程において、品質にばらつきが出る原因は2つです。
- 【品質にばらつきが出る原因】
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- 偶然原因:工程の状態に関わらず生じてしまう不可避の原因によるもの。材料表面や装置の組み付け状態など、わずかな違いで発生することが多い。
- 異常原因:工程が正常ではないことが原因で発生するもの。ルールを無視したり規格外の材料を使用するなど、不注意で発生することが多い。
品質を管理するうえで、偶然原因を減らすことは難しいでしょう。しかし、異常原因を減らすことは可能です。品質を維持するためには、異常原因をできるだけ減らす必要があります。
管理図の要素
管理図は以下の要素から構成されています。
- 中心線
- 上方管理限界線(UCL)
- 下方管理限界線(LCL)
中心線はあくまで目標値なので、基本的には「上方管理限界線(UCL)」と「下方管理限界線(LCL)」の範囲内に打点があれば工程が安定しているといえます。
しかし、範囲外に打点が出てしまった場合、工程に何らかの異常が発生しています。すぐに原因を突き止めて改善しなくてはなりません。
上方管理限界線(UCL)より上・下方管理限界線(LCL)より下に打点がある場合
打点が上方管理限界線(UCL)より上に、もしくは下方管理限界線(LCL)より下に打点がある場合は、異常がある可能性が高いです。通常この範囲に収まらない確率は0.27%程度なので、発見したら一度工程を停止して状況を確認しましょう。
また、万が一0.27%の確率で大きな異常が見つからなくても、上方管理限界線(UCL)より上、もしくは下方管理限界線(LCL)より下に打点があることもあります。
ただし、大きな異常がない場合でも基本的に何らかの問題が発生しているため、必ずチェックをしましょう。
9個以上の打点で「連」が見られる場合
中心線を基準に、片側に連続して並ぶ状態を「連」といいます。9個以上の打点で連が見られる場合は、「平均値がシフトしている」などの異常が考えられるでしょう。
9個以上の連が見られるのはレアケースなので、異常を見逃さないために工程を一度停止して確認してください。ぱっと見で問題なさそうでも、見落としてしまう可能性があるため注意しましょう。
打点に傾向・規則がある場合
打点に傾向や規則がある場合は何らかのトレンドが現れている状態です。数点程度であれば問題ありませんが、6個以上の打点が上下している場合は異常があります。
この場合、表面には見えない要因が作用している可能性があるでしょう。そのため、6個以上の連続した傾向を発見した場合、原因を分析してください。
打点が管理限界線に接近している場合
打点が管理限界線に接近している場合は、工程のバラつきが大きくなったことを示します。今後、異常が発生する可能性があるため注意しましょう。
ただし、管理限界線に接近したからといって、すぐに異常が発生するわけではありません。その後、通常値に戻ることもあるため、傾向を見ながら注視してください。
打点が中心線に集中している場合
打点が中心線に集中している場合、異常はありません。ただし、群分けが不適切だと平均値となる中心線に打点が集中するため、データとしては不十分です。
適切なデータを収集するためにも、群分けを見直しましょう。郡分けを見直せば、より正確なデータを集めて問題に早期対応できます。
打点が中心線から離れている場合
打点が中心線から離れている場合は、連続する5個の打点を確認しましょう。5個の打点のうち4個の打点が中心線から離れている場合、異常があると判断されます。
また、連続する8個の打点が中心線付近にない場合も異常があると判断してください。工程を一度中断し、異常の発生原因を改善しましょう。
打点が上下を繰り返している場合
打点が上下を繰り返している場合、異常はありません。ただし、この状態のまま放置していると、有益な情報を得られないでしょう。
グラフがジグザクになっていたら、追加分析が必要となります。また、ジグザグの波の周期性を調査することで、より有益な情報を得ることが可能です。
管理図の種類
管理図にはいくつかの種類があり、何を知りたいかによって適している管理図は異なります。この章では、8つの管理図を紹介するのでチェックしておきましょう。
管理図の種類 | 何を知ることができるか | |
---|---|---|
計量管理 | X-R管理図 | 平均値(X)管理図と範囲(R)管理図 |
X-σ管理図 | 平均値(X)管理図と標準偏差(σ)管理図 | |
X-R管理図 | 中央値(X)管理図と範囲(R)管理図 | |
X-Rs管理図 | 個々の値(X)管理図と移動範囲(Rs)管理図 | |
計数管理 | Np管理図 | 不良個数管理図 |
p管理図 | 不良率管理図 | |
C管理図 | 欠点数管理図 | |
U管理図 | 単位大きさあたりの欠点数管理図 |
実績班長導入で早期に異常を発見できる!
傾向管理を簡単に行うには、システムを導入するのがおすすめです。システムを利用しなくても異常は発見できますが、いくら時間があっても足りません。
実績班長を導入すれば、より簡単に異常を発見可能です。人と機械の動きをデジタル化してくれるため、リアルタイムで情報収集ができます。次の章では不良品を削減した事例を紹介するのでチェックしてみてください。
実績班長で不良品を削減した事例1
ある企業では下記のような課題を抱えていました。実績班長を導入してからどの様な改善が見られたのか見ていきましょう。
- 【導入前の課題】
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- 補助金を活用して予算を抑えたシステムにする
- 1からの構築ではなくシステムのプラットフォームに装置を連動させて使用できるシステムを検討する
- IoTを活用して全成型機、周辺設備を接続して成形条件と品質データの視える化を行う
- 【導入後の効果】
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- 生産進歩の見える化による稼働率の向上
- データ分析による不良出現傾向の事前検知
上記の事例では、補助金を使うことが前提なので、予算が限られていました。一からの開発が難しい状況でしたが、実績班長のIoTの仕組みやプラットフォームが決め手になったようです。
また、オーダーを加えることで顧客の理想通りのシステム構築ができ、結果的に稼働率は向上しました。不良品の発生する原因がわかったことで、今後の品質向上が期待できるでしょう。
実績班長で不良品を削減した事例2
続いては課題解決により不良損失の削減に加え、現場作業者自身の意識改革にも繋がった事例をご紹介します。
- 【導入前の課題】
-
- 補助金を活用して予算を抑えたシステムにする
- 1からの構築ではなくシステムのプラットフォームに装置を連動させて使用できるシステムを検討する
- IoTを活用して全成型機、周辺設備を接続して成形条件と品質データの視える化を行う
- 【導入後の効果】
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- IoTを活用してメッキ層の温度データを収集し予兆検知
- 年間数百万円単位の不良損失を削減
- 現場の見える化によって現場作業者の意識改革を実現
設備の稼働率を明らかにするために、実績班長を導入しました。トラブルの現場に居合わせなくとも、後追いで「現場でなにが起きていたのか」をデータに基づきチェックできるようになり、前日に起こったトラブルでも、翌朝には精度の高い報告をしています。
さらに、良品率を高めることにも成功。不良品の発生をリアルタイムで登録でき、発生状況を翌日には確認できるようになりました。さまざまな要因での不良品の発生にも対策を講じられています。
このように実績班長の導入により、稼働率・良品率を高められています。実績班長は、タブレット・パソコンでシステムを利用可能で、工場が遠方、夜間であっても稼働状況を確認できます。
まとめ
今回は、傾向管理について紹介しました。傾向管理を行うことで業務効率は向上。企業の成長が期待できます。また、傾向管理において管理図を利用することは必須です。ご紹介した管理図の仕組みと要素を参考に、異常を早期発見しましょう。
サポート体制の充実した実績班長を導入すれば、より簡単に傾向管理ができます。モノづくりに特化したシステムなので、作業効率の向上や問題解決に期待できるでしょう。