品質とは？/ レイク
[ 1533] 生産管理講座 - 品質管理
[引用サイト] http://www1.harenet.ne.jp/~noriaki/link72.html
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1980年代に、日本車が世界を席巻していた頃の品質は、信頼性、耐久性の『不満足でない』という意味の品質であった。 それらの情報は知識として社内に蓄積し、製造部門から設計・開発部門に品質情報としてフィードバックさせる仕組みが重要である。 品質といっても、製品の信頼性や、あるいは初期性能の素晴らしさ − つまり実際に三ヶ月乗ってみても、性能面でユーザーの期待を裏切る部分が出てこないといった性能の素晴らしさを意味するだけではありません。 外観はもちろん、内装のセンスや使われている材料など、その車の魅力を構成するさまざまなもののクオリティ、さらには各種サービスのクオリティも含まれます。 その商品やブランドをユーザーにきちんと認識してもらうために、サービスのクオリティはますます重要です。(373ページ) 自動車を語る時に、感動や喜びといった人間の感情を無視することはできません。これは今後も変わらないでしょう。 車には美学があります。また、車という存在によって乗り手を自由にするという、他の製品にはない特徴もあります。 ですから、車体のデザイン、内装、材質の手触り、操作部の配置などがとても重要で、そういったものが“感情的な判断”に影響を与え、時には車を購入する決定的な要因になることもあります。 その一方で、価格はもちろんのこと、例えば室内空間の広さ、エンジンの馬力、操作性、信頼性なども、車を購入する時の重要な要因となって、こうした要素は“理性的な判断”に影響を与えます。 ということですから、私たちメーカーが追い求めているのは、どうしたら品質、価格、納期といった“理性の分野”でも、 ブランド・イメージやデザイン、ステータスといった“感性の分野”でもユーザーに満足していただけるかということなのです。(374ページ『カルロス・ゴーン経営を語る』) 魅力的品質という商品力は、一部は知的財産権で保護されていたり、一部は消費者との関係の中から生まれた暗黙知であったり、ブランド力であったりする。 現在、日本の製造業に業績不振の企業が多いのは、『工業化社会』のパラダイムである信頼性・耐久性の品質に固執し、『魅力的品質』に対処を誤っているからである。 最近、派遣労働者が多く生産現場に入っているが、コスト削減にはなっても、品質は低下せざるを得ない状況になっている。 品質管理を効果的に実施するためには、市場の調査、研究・開発、製品の企画、設計、生産準備、購買・外注、製造、検査、販売及びアフターサービス並びに財務、人事、教育など企業活動の全段階にわたり経営者を始め管理者、監督者、作業者など企業の全員の参加と協力が必要である。 例えば、自動車の乗り心地はシートの性能、路面からの振動の吸収、エンジン等から発生する振動、走行安定性等々の多くの要因から成り立っているが、この真の品質特性に対して、車の振動を使うのが代用特性である。 企画品質とは、商品企画段階で決まる品質で、顧客の要求している品質を定義し、製品コンセプトに盛り込む品質のことである。 設計品質の決定の際には、製品の商品価値（すなわち売価）、工程能力（技術的な能力）、原価などを考慮するが、実際には能率の影響で製造品質が変動する。 使用品質とは、顧客（消費者）に製品が渡って、実際に顧客がその商品を使用したときの品質で、一般的には製造品質と使用品質は一致しない。 検査部門が検査の判定の基準として使用する品質が、検査標準である。車の場合は検査標準を下回った不良品とはならず、再整備して検査標準に適合するものにするため、この場合不良率を使うよりも直行率（nonadjusted ratio）を使う方が好ましいと考える。 私たちはその特性が満たされていないことを不満に感じるが、満たされているからといっても、そのことを当たり前だと感じるか、あるいは全く何も感じない。 一元的品質とは、私たちは自分のニーズがうまく満たされないとがっかりとし、うまく満たされれば、満たされるほど満足感を感じる。 最近ではニーズが満たされていない時は“不満足である”という当たり前品質の性質を強く持つようになった。 魅力的品質とは、私たちをよい意味で驚かせる。私たちもやってもらえるとは思っていなかったニーズ、誰もが期待していなかったニーズを満たすことになる。 しかし、1990年代に日本の自動車産業の研究が進み、欧米の自動車会社が信頼性の品質にキャッチアップすると、『当たり前品質』になってしまった。 もしくは、表現の仕方のわからないこともあるし、そんなニーズが満たされることは現実にはありえないと思っているかもしれない。 つまり、お客様のニーズを超えた、又は、ニーズを先回りした製品、サービスを提供することが魅力的品質である。 また、当然のこととしてあるお客さまにとっては『魅力的品質』であっても、他のお客さまにとっては中立的あったり、逆に欠点・欠陥としてしか考えられない品質であったりする。 そのためにターゲットとする顧客層を明確にし、それらのお客様にとって『魅力的品質』の製品・サービスを供給することが重要となっている。 最近では、当たり前品質、一元的品質、魅力的品質の考えを更に発展させたアトリビュート・マトリックスという考えがある。 乗用車にカップフォルダーをつけるコストは非常に安価なものではあるのですが、このありそうもなかったパーツは、ホンダの販売成績に驚異的な効果をもたらしたのです。 一度カップフォルダーの便利さに馴れた人にとって、これは不可欠な装置となり、他の自動車メーカーもカップフォルダーを導入せざるをえなくなりました。 ホンダだけの「興奮する」特性も、あっと言う間に自動車の「あって当たり前」特性になってしまったわけです。 いまでは、顧客にとってカップフォルダーが装備されていないクルマは、クルマとして通用しないほどです。(85ページ『起業戦略』) カップフォルダーの情報は全自動車メーカーが知っていたが、これを設計に組み込むかどうかというところに企業の創造性の差が出た。 現在、セールスプロモーションで最も効果を発揮するのが『口コミ』情報である。この口コミ情報を発信させるのが、購買後の感動や話題である。 このアフターインパクトによる口コミは、パブレシティや広告と比べて、より強い持続的なインパクトを顧客に与え、ブランドを樹立できる。 従来は品質保証のためには、第一に消費者の要求品質を正しくつかむことであり、第二には要求品質または使用品質を十分に反映するように、製造した品質が設計品質に適合するように製造工程を管理するとともに、検査により保証を確認することであった。 つまり、指示された品質、または表示し顧客が当然と考える品質を満足していることについて、明確な信頼を顧客に与える全ての計画的・体系的な活動であった。 不良を減らすために厳重な検査を行っても、不良は減らない。工程検査や最終検査（出荷検査）を厳しくすると、不良を見つける精度は向上する。しかし、不良そのものは減らない。 『品質は工程で作り込む』と軽々しく言うことが多いが、実際は問題が発生したときはラインを止めて問題の解決にあたる覚悟が必要である。 納品した製品の品質や性能について、製品のライフサイクルを通じて一定の条件を満たすことを保証しなくてはならなくなった。 「モノをつくる以上、ある程度の不良は仕方がない」と初めから１００％をあきらめてしまう会社と比べ、モノづくりに取り組む姿勢がまるで違っている。(220ページ『ホンダ流個性を生かす仕事術』) 品質保証の基本はあくまでも『消費者の要求する品質が十分に満たされている』であり、消費者からのクレームを重視しない企業には品質保証は存在しない。 それは機能評価のマニュアルがデータとして整理されており、それをベースに検査チェックが照合されていく、というところだ。 トヨタがここでやろうとしているのは、検査員の個々の経験で判断するのではなく、数値的に判断できる領域は数値で判断するという、これまでのデータを使った品質の標準化（データ化）といえる。 言葉を換えれば、新人のエンジニアでも、この品質マニュアルに基づいて品質チェックができるようなシステムになっているわけだ。 消費者が望む品質を企画品質に作り込むことを品質企画といい、企画品質を設計に反映させる事を品質設計と呼ぶ。 最近のＩＴの発達によって、３次元ＣＡＤやシミュレーションソフトによって、コンカレント・エンジニアリング推進でき、設計段階で製造段階の不具合を洗い出すことも可能になっている。 これは生産管理概要で述べたフロント・ローディングが、品質管理においても大きな成果をもたらすことを示している。 例えば、使用条件や設計条件をすべての組合せで行うとしたら、非常に多くの実験を行わなければならない。 これを『直交(バランス)している』少数の組み合わせを行えば、全部の実験を行ったのと同じ成果が期待できる。 損失関数は、トラブルが起こった時に予測される損害額の平均と、製品の価格を使って経済的根拠をもった安全係数を求める関数である。 したがって、品質の設計において重要なのは、設計どおりに製造したばあいに、企画されたものといかに一致したものになるかである。 たとえば、設計図として描かれた図面をみて、できあがった製品を想像したものが、企画されたものと合っているかどうかを検討してみれば評価できるだろう。 個々の部品の設計者が、担当する部品以外の部品の知識を持ち、全体にどのような影響を与えられるかを知らなくてはならない。 作業者が持っていない技能や技術を身につけさせるのが教育で、教育で受けた内容をいつでも出せるようにするのが訓練である。 そのために、作業長等の教育・訓練体制を充実させ、高いモラールを維持する仕組みをとることが必要である。 適正な品質の製品を製造するために必要な、生産工場の設備や製造方法（作業手順）などについて定めたものである。 普通は、適用範囲、使用原材料・部品、使用設備・機械・治工具、点検器具、作業方法、作業条件、作業上の注意事項、作業時間、事故の場合の処置、作業原単位、使用設備、機械の保全、作業の管理項目とその方法、作業人員と作業資格、製造工程の順序などを規定する。 なお、作業標準には、作業者の責任分界（上級者の指示を受けるべき事項・交替の際の引継事項など）、作業条件の記録方法および作業記録の補完について規定することが望まれる。 これは品質管理の基礎となるもので、主要工程ごとに、管理項目、品質特性、管理の方法（判定基準、管理方法、処置）、備考などの項目に区分した様式によって記載するもので、作業標準の一環を成しているとともに品質計画書でもある。 すなわち、製造品質を工程で造り込むために、原材料・部品の段階から出荷にいたる全工程で、管理項目と品質特性について誰が、いつ、どのように方法で管理し、その結果がどうであるのかを一覧表にまとめたもので、加工工程における品質保証プログラムを表している。 一般に、製造工程でばらつきを設計公差内に全数入れるためには、工程能力指数のＣｐ値を１．３３以上にするかのいずれがが必要である。 工程能力を表すために、管理図と同様の図表を作り、主として時間的順序により品質特性値の測定値を打点するもので、特性値が規格の上限線と下限線の間にあれば工程が安定しており、規格を満足していることがわかる。 工程の管理に必要な全ての項目や図が、あらかじめ印刷された一定様式の用紙で、テスト記録、検査結果、作業の点検結果について、チェックした結果を記録できるようにしたものである。 ポカミスが発生したり、後工程へそのミスを流しかけたりした時、つまり品質ヒヤリハットした時に記録したり、予見したりして問題点をつかみ、改善に結びつける。 不良をいましめるため、現品を人目に付くところにさらして再発を防止する。不良品置場との違いは、ある一定期間での発生頻度の多いものや、不良損失金額の大きいものを上位数点選定し、さらし首にする点である。 ＩＳＯ９０００シリーズによる品質監査は、購入者が明確に示した品質要求を確実に作り込めるようなシステムを作り、それが維持されているかどうかを第三者が継続的に審査するもので、主に製造品質に近い品質を保証するものです。 品質管理技術のハウトゥ化が進んでいる最近の傾向を考えると、今後ますます重要性は増すものと考えられる。 いくら品質管理の行き届いた工場で製造し、しかも包装・保管・輸送時に品質を保護して、顧客に届けた製品でも、顧客に正しく使用してもらわなければ、その真価を発揮することはできない。具体的には次のとおりです。 その製品の品質を正しく広告・宣伝し、またカタログなどを発行してその品質を正しく提示し、販売を促進する。 販売員、サービスマン、その他流通過程の各担当者を教育・訓練し、販売時に顧客に正しい品質と使用法を説明できるようにしなければならない。 同時にまた、取扱い説明書などを作成して、使用者が容易に、正しく使用・保全できるようにすることも大切である。 納品・保管に際して、製品が破損・劣化したり誤送されないように工夫または注意することはいうまでもない。 設計、製造、流通過程で品質管理を行って、優れた製品を顧客に提供しても、顧客の正しい使用・保全が伴なわなければ、その製品は十分な機能を発揮することができない。そのためにはメーカーのアフターサービスが必要である。 また、顧客の使用中の品質情報を正しく把握して、メーカーにフィードバックしなければ、さらに良い製品を設計し、製造することは困難です。 アフターサービスの品質保証活動は、生産と消費（または使用）の間の橋渡しを行って、今後の商品企画における品質の維持・向上に役立てることが多い。 広義の流出対策とは、機械設備の整備不良による加工精度の悪化、部品や材料の精度・純度、“人”の作業のバラツキによる不良品の発生を防ぐものである。 情報もしくは“目でみる管理”である。毎月不良の状況を調べ、分析して計数化を行なう。不良の原因が明確にならなければ、結局不良に対する対処ができなくなる。 １つの不良が現場の誰にでもわかる状態にすることが重要である。そのための道具が工程能力図、チェックシート、不良品サラシ台である。 ＱＣサークルのように発生した問題を“もぐらたたき”のように追っていくのではなく、将来の危険性を予知し、問題が発生する前に問題を解決する方法である。 タグチメソッドは日本人の田口玄一氏が開発した手法で、直交表と実験計画法を使いやすくしたものである． タグチメソッドの名前は、１９８０年代にアメリカで名づけられたので、日本には名前になじみはないが、タグチメソッドは戦後の日本で田口玄一氏等によって実践されてきた手法である。 アメリカではタグチメソッドは１９８０年代前半から盛んに使われるようになったが、なぜか日本ではタグチメソットは使われることが少なくなった。 もともと『品質は工程で作り込む』というのはタグチメソッド等を使って工程能力を高める方法であったと推測される。 シックスシグマの改善方法は、『ブラックベルト(品質改善の上級者)のアサインメント』となっていて具体的な内容はよくわからない。 しかし、知識のハウトゥ化によって、多くの暗黙知が失われたため、１９９０年代後半になって、ソニーや東芝がシックスシグマを導入し始めた。 消費者が製品を使用する時に、標準的な力が働くだけでなく、その力にバラツキがあり、その安全率をどう見積もるかである。 ＦＥＭＡの考えを応用し、製品が破壊された時に受ける影響度によって、影響の深刻なものに対して安全率を高くしていく。 |
[ 1534] 品質管理 - Wikipedia
[引用サイト] http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%93%81%E8%B3%AA%E7%AE%A1%E7%90%86
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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、視覚的に表すことで誰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。 データの傾向を判断できるようにする為のツール。データの集合に対して平均値、分布を読み取るためのツール。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、データのバラツキを把握することが可能である。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、山の広がり具合からバラツキ（σ）、規格値を記述することで規格外れ等の問題点が存在するかの判断できる。 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のサンプリングを行って集計を行い、その集計結果を群として系列で折れ線グラフを作成するものである。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。管理限界は3シグマ法を用いて求められた上限限界（UCL）と下限限界（LCL）が用いられる。 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が瞬時に理解できること、集めたデータを簡単に整理することが目的であり、チェックシートを作成する際はその点に注意して作成しなくてはならない。 工程改善に用いられるツール。工程で発生している問題について原因別、損失金額別等に分類し、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を行う為に用いられ、工程が持っている問題を分類して図示する事で、まっ先に改善しなければならない問題の把握が容易になる。 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）対してその発生の原因（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、機械、材料、方法）を大骨とし、その4つの大骨に対して更なる要因の洗い出しが行われる。 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。 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。 データを要因ごとに分けて取得する事。データを取得する上で必要な思考の一つであり、層別にデータを取得することで、正確に情報が把握でき、問題の原因判別に繋がる有効な手段である。 |
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