工場コスト削減コンサルタント・羽根田修

　品質改善にあたり、データを層別しヒストグラムや散布図などで表すことは、差異を発見する上で大きな力を発揮します。

　悩ましいのは、層別する上で大切なデータが抜けている場合が多いことです。また、複数の工程を経ていると、変動要因が多くなり、層別する特性も多くなります。するとデータ数が少なくなりますから、データを取るだけでも、多大な労力がかかります。

丁寧に層別するためには、再びデータ取りを行う必要があり、時間がかかるのです。

寄与率の大きな因子であれば、粗い層別でも差異が現れることもありますが、一般的には丁寧な層別行い、細かな改善を積上げていくことになります。

　とはいっても、丁寧な層別のために労力をかけて、見合う効果が得られるかもわかりません。

効果を早く出したい場合、その工程のメカニズムから考えて、対策が改善の方向にあるのなら、データを取らずとも、手を打つことも考えられます。

　もちろん、対策が改悪にならないように、よく検討する必要があります。


ブログランキング１４位です。ちょっと上がりました(^o^)v

　管理図（シューハート管理図）とは、製造工程が統計的管理状態にあるかどうかを判断するためのグラフです。

製品の品質特性値はバラツクのが普通ですから、管理図は品質特性値のバラツキが異常原因（見逃せないバラツキ）か偶然原因（許しえるバラツキ）かを判定するためのツールになります。

管理図は折れ線グラフに、２本の管理限界線（UCL、LCL）と１本の中心線を記入して作成します。品質特性値にくせがあったり、管理限界線の外に出たりすれば、異常原因があったことを示します。

計量値の管理図は、以下の種類があります（Xバーを単にXと表記しています）。

　X-R管理図：平均値と範囲　→　サンプル（管理図とは）
　X-s管理図：平均値と標準偏差
　Me-R管理図：中央値と範囲
　X-Rs管理図：個々の値と移動範囲



管理図の視点は
１．点がUCLとLCLの内（管理限界内という）にあること
２．点が管理限界内にあっても、点の散らばり方にくせのないこと。点は偶発的に点在すると考えます。

点の並び方のくせとは
（１）中心線より片側に連続して現れる（連：レンという）
（２）傾向や周期がある。
（３）点がUCLとLCLに接近して現れる。
（４）点が中心線に接近して現れる。


　最後に、管理図を作成するのが目的ではありません。管理図により、異常原因によるバラツキを発見したら、再発防止対策をはかることが目的です。お間違えなく！

　管理図の作成方法は、品質改善.comを参照してください。


ブログランキング１７位です。更新サボリが効きました（汗）。

　会社や組織に頼らない生き方を目指すすべての人々にとって、パーソナルブランドは大きな力を発揮します。

　週末企業の藤井さん、メルマガコンサルの平野さん、加速成功の道幸さんなど、マーケットを特化・差別化することにより、うまくポジショニングし、大成功しています。ブランド戦略の成功例ですね。

　営業、マーケティングの上位戦略にあるのがパーソナルブランドであると私は理解しています。

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追伸
コンサルタントは自分から売り込みできない職業です。パーナソナルブランディング戦略が営業そのもので、生命線になるといっても過言ではありません。より強力なパーソナルブランドを構築するために、切磋琢磨できる仲間がいるといいですね。

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ブログランキング１２位です。ありがとうございます！