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品質の保証と改善
１．はじめに
ものづくりの現場で発生する大きな課題の一つは品質問題です。その問題の解決のため、原因分析や解決手法などに取り組んでいます。
２．ものづくりの品質問題
品質管理は、加工品や組立品の不良品を作れなくする取り組みです。もし、不良品が発生した場合、「なぜ不良品ができたか」をしっかり分析すると共に問題となる工程の改善を図っていくことが必要になります。
必さらに、品質管理（Quality Control、Quality Management System）は適正な品質を確保しそれを維持し、お客さま（納品先など）に品質保証をしていくことです。
３．ものづくりの品質不良
どの企業でも不良品の発生（加工不良、組立精度不良など）が起こります。できるだけ不良ゼロにするために、懸命に努力しています。なぜ不良が発生したのか？その原因を突き止め改善していくことが第一歩です。原因を突き止めるために、「何故？」「何故？」を５回繰り返してみることだと大野耐一先生は著書に述べています。
品質不具合の問題点の分析には、特性要因図、ヒストグラム、管理図など使い、かつデータによる現状把握と改善をしていくことに努力していきたいものです。品質向上は本当の原因を掴み、その再発防止の対策をとることができるかどうかにかかっているのです。
ものづくりで不良品が出る原因は、加工や組立工程の条件、材料、部品、作業者、設備機械などの状態や使用条件が変動、変化するからです。設定された条件を守ることは当然ですが、設定外の状態が生じたときに、どう対応するかです。これを明確にして作業標準書に明示しなければなりません。
４．製品品質の偽装
最近、納品した企業の製品品質が本来不合格（不良品）にもかかわらず合格品として納品したり、製品の検査公差を外れているのに、公差内（合格品）として納品したりするといった品質の偽装が見られることは非常に残念です。
受注品や新製品を生産の場合、設計完了すれば試作を行います。この時、品質が規格を満たさない場合、しっかりその原因を分析すると共に、関係部署との対策協議を行う必要があります。また、必要に応じて、納品先と協議することも必要です。合格しないのは検査が悪いのだという経営者がいるのには驚きますが、その責任は経営者にあるという認識が欠けています。
５．現場で使いたい７つの道具
現場で使うQC７つ道具とはどんな道具かを次に示します。下図は、その要約です。
QC7つ道具の種類と概要  |
上記の道具を使う場合、留意しなければならないことがあります。
①データの層別
先ず知っておくことは、「層別」の考え方です。これは似たようなグループを一つのまとまった集団として区別する考え方です。現場のデータを記録したり、その結果を分析する場合、例えば、作業者別、機械別、材料別といったように、同類（同じ層）のデータを扱うことが必要になります。この層別がしっかりできないと、いろいろなデータが混在することになります。専門的な用語でいうと「母集団が異なる」ことになるからです。現場で起きるいろいろな問題を解決する場合でも、この層別して分析するというの考え方は不可欠です。
②サンンプリング
加工や組立工程からその工程の加工品や組立品を抜き取ることをサンプリングといいます。よくいわれる「サンプルを取る」ことです。大切な点はサンプルを取り方を決めておかなくてはなりません。通常はＱＣ工程表に記載します。又は作業標準書に書いておきます。
＜参考＞ ・サンプリング方法
①ランダム（無作為）で抜き取る
②定時抜き取り例：９時、１１時、１３時（２時間毎に）
③生産数で抜き取る例：１００個目、２００個目のように
・サンプル数は、一般的には１～５個ですが、データの内容や使用するＱＣ道具で決めます。基本はランダムサンプリングであるので、一つのロットの中からサンプルを取ります。
なお、完成製品の品質保証のための抜取検査は、ＪＩＳＺ９０１５等で決められているので、検査部門の検査基準書に基づいて行なう必要があります。
④母集団とは
データを取り扱いする場合、母集団という概念があります。これはデータをとる生産品全体の数量やサンプルを取る製品の全体の数量を母集団といいます。サンプリングは、その母集団全体を推測するために、その母集団の中から一部の製品を取り出すことであるといえます。したがって、偏ったサンプリングや作為的なサンプリングは、正確な母集団をあらわさないとことになります。
上図に示すように、サンプルから母集団のバラツキや平均値を推定することになります。また、データから管理図を使って工程の解析や工程の管理を行うことになります。