品質管理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』

これはこのページの過去の版です。Ldays (会話 | 投稿記録) による 2021年2月26日 (金) 13:47 （個人設定で未設定ならUTC）時点の版 (→‎関連項目)であり、現在の版とは大きく異なる場合があります。

品質管理（ひんしつかんり、QC、Quality control）は、顧客に提供する商品およびサービスの品質を向上するための、企業の一連の活動体系。

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[1]。

企業の生産現場において「品質管理」と言う場合は狭義の品質についての管理を指していることが多い。狭義の品質管理には以下のような捉え方がある。

  • 設計品質 …… 設計者が目標する品質規格（仕様）であり、「狙った品質」[2]。
  • 合致品質 …… 買い手の要求を満たす品質[3]。
  • 適合品質 …… 製品特性やサービスの水準が仕様や規定、需要に適合しているかと言う観点からみた、実際の品質[4][5]。

設計品質においては品質規格を高く設定するほどコストも急激に上昇するため高ければ良いというものではなく、利益を得られる範囲で仕様を設定する必要がある。また適合品質を高めるには検査が必要となるが、設計品質通りに製品ができず集団の中でばらつきがあり不良があったり手直しが必要になるなどし、検査基準を厳しくするほどやはりコストが上昇することとなる。適切な（狭義の）品質管理を行うことで設計品質、適合品質とコストの関係を改善できるが、そのコントロールについてはマネジメントが担当する部分と言えるため、広義の品質管理において対応する内容である[6]。

歴史

Quality Control (QC) ということばは、アメリカのベル研究所の技師であった時のウォルター・シューハートが1931年に著した The Economic Control of Manufactured Product (D. Van Nostrand Company via インターネットアーカイブ)において初めて現れたとされている[7]。

日本においては第二次世界大戦敗戦後1948年から始まった日本科学技術連盟、海外技術調査委員会所属の品質管理調査委員会品質管理調査部会の調査活動や1949年のGHQが行なったいわゆるCCS経営者講座[8]を端緒とする。特に日本科学技術連盟は日本の国勢調査についての計画立案のため来日していたW・エドワーズ・デミングを招聘し統計的プロセス制御と品質管理について講義を行なった。デミングはベル研究所でシューハートに学んだ統計学者である。このことにより当初日本における品質管理において統計的手法に偏重した傾向を持つこととなる。1956年には日本産業規格において「品質管理とは買い手の要求に合った品質の製品を、経済的に作り出すための、全ての手段の体系」「近代的な品質管理は、統計的な手段を採用しているので、統計的品質管理（statistical quality control）と呼ぶことがある」と定義された[9]。

デミングの教えを受けた各企業の現場において品質管理手法は発展していき昭和30年代中頃〜後半にかけて統計的なアプローチでないものが多く見られるようになっていった。企業の全段階の人々の協業が重視され、組織の壁をなくした協業体制によって品質管理を推進する手法が確立する。統計的なアプローチにとどまらないものとしてQCサークル活動[10]、カイゼンなどがある。また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活動を広げた活動は TQC（Total Quality Control）と呼ばれるようになった。このTQCが発展したものがTQM（Total Quality Management）である。デミングの業績は当初彼の本国アメリカではあまり評価されていなかったが、1980年にNBCが If Japan can... Why can't we?（日本にできて、なぜ我々にできないのか?）というドキュメンタリーを放送したことにより注目され、1990年代にかけてアメリカでTQCが再定義され普及しすることとなり、アメリカの製造業の復活に大きく貢献したとされる[11]。

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ても全体を把握しにくいため、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

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

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)

特性要因図の一例。

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（人 (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

散布図の例

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。

脚注

[脚注の使い方]
  1. ^ JISQ9000 「品質マネジメントシステム－基本及び用語」-「3.3.7 品質管理」参照
  2. ^ (品質管理便覧) [1] 品質管理概論 - 1.2 企業と品質管理 の記載より抜粋、要約
  3. ^ (新版品質管理便覧2版) 1.2.1 品質の意味 より
  4. ^ (品質管理便覧) [1] 品質管理概論 - 1.2 企業と品質管理 の記載より抜粋、要約
  5. ^ (新版品質管理便覧2版) 1.2.1 品質の意味 より
  6. ^ (品質管理便覧) [1] 品質管理概論 - 1.2 企業と品質管理 の記載より抜粋、要約
  7. ^ (品質管理便覧) [1] 品質管理概論より
  8. ^ (後藤) CCS: Civil Communication Section、民間通信局が行なった製造業企業経営者を対象とした講座
  9. ^ JIS Z 8101 : 1956 において定義された。なおZ 8101-1「統計－用語及び記号－第１部」の「まえがき」に記載ある通り、この品質管理定義を引き継いでいた JIS Z 8101 : 1981 は廃止されJIS Z 8101-1 : 1999に置き換えられており現在この品質管理定義の文言は残っていない
  10. ^ (新版品質管理便覧) 「1.5.4 全員参加の品質管理への展開」参照。同じ職場で品質管理活動を自主的に行う小グループをこう呼ぶ。マネジメントはこのようなQCサークル活動と連携を強めることが求められる。
  11. ^ (品質管理学会) 「転換期を迎える品質管理とその課題」赤尾洋二 などより

参考文献

  • 日本規格品質管理便覧編集委員会（編）『品質管理便覧』日本規格協会、1962年。 
  • 日本規格品質管理便覧編集委員会（編）『新版品質管理便覧』日本規格協会、1977年。ISBN 978-4542501010。 
  • 朝香鐵一･石川馨･山口襄（共同監修）『新版品質管理便覧 2版』日本規格協会、1988年。ISBN 978-4542251014。 
  • 日本品質管理学会（編）『（社）日本品質管理学会のあゆみ : 1986年から1990年まで』日本品質管理学会、1991年。 
  • 後藤俊夫 (著)『忘れ去られた経営の原点―GHQが教えた「経営の質」CCS経営者講座』生産性出版、1999年3月。ISBN 978-4820116523。 

関連項目

品質管理に関する資格試験
「https://ja.wikipedia.org/w/index.php?title=品質管理&oldid=82030453」から取得