管理図

時間の経過とともに抽出したサンプルに基づき、プロセスを継続的に監視するための図であり、統計的工程管理の中核ツール。

管理図は統計的工程管理(SPC)の一部であり、不良品や手直しが発生する前に、製造やサービスプロセスにおける変動や不安定さを早期に検知するために使われる。

その構造は決まった原則に従う。一定間隔でサンプルを抽出し、平均値や範囲といった統計量を計算し、時間軸上の点としてプロットする。管理図には中心線に加え、通常は平均から標準偏差の3倍の位置に設定される上方・下方管理限界が含まれ、さらに厳しい警戒限界が加えられることもある。

プロットされた点が限界内でランダムにばらついている限り、そのプロセスは管理された状態にあり、通常のランダムな変動のみを示していると見なされる。点が管理限界を超えたり、一方向への持続的な傾向のような目立つパターンが現れたりした場合は、体系的で回避可能な原因を示しており、調査が必要となる。

実務上の利点は早期介入にある。不良品が生産される前に逸脱が可視化されるのだ。これにより手直しや不良品が減り、勘に頼るのではなく客観的な根拠に基づいた意思決定が可能になる。

実践例

目標直径20mmの旋削シャフトについて、30分ごとに5個のサンプルを抽出する。数時間後、平均値管理図に上方管理限界へ向かうゆるやかな傾向が現れる。チームは工具の摩耗が進んでいることを事前に察知し、公差外れの部品が生産される前に工具を交換する。

問題がコストのかかるものになる前に可視化するというのは、まさに管理図の背後にある考え方であり、開発工房としてのLeanshiftが、当て推量ではなくデータに基づいて改善を積み上げていくやり方とも一致する。

ランダムな変動は、管理限界内で生じる通常の避けられないノイズである。一方、体系的な変動には工具摩耗や機械設定の誤りといった特定の、通常は回避可能な原因があり、介入を必要とする。

プロセスによって異なる。一般的には、重要な特性であれば1時間に複数回、安定したプロセスであれば1シフトに1回といった間隔が用いられる。

そのプロセスは管理外れの状態にあると見なされる。生産を継続する前に、特性要因図や5Whyといった手法を活用しながら、直ちに根本原因の調査を行う。