品質改善につなげる！QC7つ道具と新QC7つ道具の使い方【覚え方や事例、テンプレートをご紹介】
かんたんデジタル現場帳票「tebiki現場分析」を展開する、現場改善ラボ編集部です。
製造現場において、品質トラブルといった問題を定量的に分析を行う品質管理の手法として「QC7つ道具」があります。しかし、定量的に課題を分析をする前に、課題を定性的に整理し優先度を付ける必要があるため「新QC7つ道具」を使用します。
本記事では「QC7つ道具」「新QC7つ道具」それぞれの使い方やポイントを事例を交えて解説します。また、面倒な計算やグラフ化の手間を省き、現場ですぐに使える無料のテンプレートもご紹介します。是非ご活用ください。
現場改善ラボでは、QC7つ道具と新QC7つ道具の基礎知識や、品質問題を解決するための使い方について、専門家による解説動画を無料で公開しています。以下のリンクをクリックすると、動画をご覧いただけますので、本記事と併せてご活用ください。
目次
QC7つ道具／新QC7つ道具とは？何が違う？
QC7つ道具と新QC7つ道具はいずれも、製造現場の品質問題を改善するために使う分析ツールです。2つの違いを簡単にまとめると、QC7つ道具は数値データを、新QC7つ道具は言語データを扱うという違いがあります。
新QC7つ道具は、改善テーマの選定や業務の問題把握をする際に使うため、改善活動の初期段階で用います。たとえばQCサークルの課題設定や、アンケートの集計結果を整理するときに用いられています。
もう一方のQC7つ道具は、改善活動中にデータを収集したり、分析する時に使います。図にしたり、グラフに表すことで問題を客観的にとらえ、取り組むべき問題の優先順位付けや、改善効果の確認をするときに用いられています。
したがって、両者を使い分けることが大切です。
それぞれの意味や違いを理解するために、そもそもQCとは何かを整理したうえでQC7つ道具／新QC7つ道具の解説をしましょう。
そもそもQCとは？
初めてQC7つ道具や新QC7つ道具という言葉を見た方は、『そもそもQCとは何？』と感じるかもしれません。
QCとは「Quality Control」の略称で、日本語では品質管理と呼ばれています。品質管理とは、顧客や市場が求める品質基準を満たすために、設計から製造までの一連の生産活動をモニターし、正常な状態を維持できているかを監視することを意味しています。
製造業が重点的に管理する項目としてQCDSが挙げられるように、納期や価格とあわせて品質も重要な指標です。工程で異常が発生すれば、製品作り直しの無駄や時間ロスに繋がり、生産計画や納期に遅延が起きてしまいます。あるいは、市場で不具合が見つかれば、製品の回収や賠償が必要になり、顧客の信頼を損ねる可能性があります。
このような大きな問題に発生することを防ぐため、QC7つ道具や新QC7つ道具を用いて、品質トラブルの可視化や原因追及を行い、未然防止を図ることが重要です。
関連記事：品質管理とは？品質保証との違いは？管理手法や品質改善のポイントを解説
QC7つ道具とは？道具の覚え方
QC7つ道具とは、製造現場で発生している品質問題を改善するために、定量的なデータを用いて分析する7つの手法のことです。
製造現場に蓄積されている不良率や稼働率といった、数値データを用いて製造現場の問題を可視化し、問題の特定から根本的な原因追及を行うときに役立ちます。
QC7つ道具は、「サンチェ監督引っ張れそう」という語呂合わせを用いると憶えやすいので、知っておくとよいでしょう。
- サン：散布図
- チェ：チェックシート
- 監 ：管理図
- 督 ：特性要因図
- 引っ：ヒストグラム
- 張れ：パレート図
- そう：グラフ（層別）
どのような場面で使うかなど、QC7つ道具の基礎的な情報をより詳しく知りたい方は、専門家による無料の解説動画を以下の画像をクリックしてご覧ください。
新QC7つ道具とは？道具の覚え方
新QC7つ道具とは、定性的なデータを用いて問題を整理、分析する7つの手法のことです。英語では「New Quality Control -7 Tools」と呼ばれ、「N7」が略称となります。
QC7つ道具は客観的な数値データを用いた分析ですが、新QC7つ道具は言語データのような定性的な情報を用いるのが特徴です。言語データとは、「食品に異物が混入してしまった」「バリが発生してしまう」などの数値では表せないデータのことです。
数値データが必要となる時は、品質不良を具体的に解決する段階です。
しかし、製造現場や設計、商品企画、営業といった各部門では数値として拾い上げる前に、課題を体系化する活動が必要となります。複雑に絡み合った諸要素の中から、考えを整理して問題点をつかむためには言語データが必要であるため、新QC7つ道具が利用されるのです。
新QC7つ道具は、「親連携アロマでP（ピー）」という語呂合わせを用いると憶えやすいので、知っておくとよいでしょう。
- 親：親和図法
- 連：連関図法
- 携（系）：系統図法
- アロ：アローダイアグラム
- マ：マトリックス図法
- で：マトリックスデータ解析法
- P：PDPC法
新QC7つ道具の活用場面や、QC7つ道具との併用方法など、新QC7つ道具の基礎知識をより深めたいという方は、専門家による無料の解説動画を以下の画像をクリックしてご覧ください。
【図解】QC7つ道具の手法一覧と使用事例
ここからはQC7つ道具の各手法について、使用事例も交えてわかりやすく解説します。それぞれテンプレートもご用意していますので、ぜひご活用ください。
- パレート図
- 特性要因図
- グラフ（層別）
- ヒストグラム
- 散布図
- 管理図
- チェックシート
パレート図
パレート図は、製造現場の問題点を数値データで大きい順にグラフ化し、対策の優先順位を決めるときに使用します。
パレート図は改善の優先順位を決めるだけでなく、改善計画のシナリオを決めるためにも有効です。具体的な使用事例として、製造現場で組付け不良が発生しているケースを考えてみます。直近1か月に発生した組付け不良の原因を分類して、以下のようなデータが得られたとします。
- ねじ溝をなめて（潰して）しまった：3件
- ねじの種類間違い：1件
- 組付け方向を間違えた：7件
- ねじの取り付け忘れ：1件
- キズをつけた：10件
- その他：2件
これをパレート図で表すと以下のようなグラフになります。オレンジ色の線は累積％を示しています（右軸）。「キズを付けた」と「組付け方向を間違えた」の2つで全体の約70％を占めていることがわかります。
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この2つの不具合を撲滅できれば大きなロス低減ができると期待できるため、優先して改善に取り組むべき不具合を特定できます。
しかし、現場の声を聞くと、『キズの不具合改善は以前から取り組んでいるものの、なかなか撲滅できない…』というケースもあるでしょう。その場合、改善に時間を要してしまい、その間は改善が進まないことを意味しています。
そこで、次に多いの不具合（モード）に着目すると、3番目の「ネジ溝をつぶした」と、2番目の「組付け報告を間違えた」を合計すると10件になり、トップモードの「キズをつけた」に匹敵する件数であることがわかります。つまり、この2番目と3番目の不具合改善に取り組めば、40%の改善効果が期待できるということです。
このように、パレート図を使って現場で起きている問題の大小を把握することができます。さらに、多い順だけでなく、難易度も考えて改善のシナリオを作ることにも役立つのです。
品質問題を可視化できるようなパレート図の実践的な活用例などは、以下のリンクをクリックして専門家による解説動画をご覧ください。
＞＞専門家による「パレート図の活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
特性要因図
特性要因図は、発生した事象に対しての要因を探る手法です。QC7つ道具の中では唯一言語データを用います。魚の骨のような見た目をしているため、フィッシュボーンチャートと呼ばれることもあります。
好ましくない事象が発生した時に、その原因となりうる一次因子をあげ、その一次因子が発生する要因になる二次因子、三次因子をあげ、魚の骨のように整理していきます。
実際の使用事例で解説します。
金属部品を加工する工場で「穴の未加工」という工程飛ばしが発生し、不良が多発していたとします。この事例を特性要因図に当てはめると、以下の図のように魚の頭の部分には「未加工が発生した」が入ります。
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骨になる部分には、あらゆる面からの要因を想定する必要があるので、製造業の基本である「4M」を大骨子に掲げます。4Mとは製造現場の構成要素である、「Method:方法」「Material:材料」「Machine:機械・設備」「Man:人」の頭文字を取ったものです。また、因子を洗い出すときには、なぜなぜ分析を用いて深掘りするとよいでしょう。
4Mとなぜなぜ分析については、以下の記事でそれぞれ詳細に解説しているので併せてご覧ください。
▼関連記事▼
・4Mとは？分析方法や変更管理の目的とポイントを解説
・【専門家解説】なぜなぜ分析の進め方とコツ！事例やテンプレート、例題を紹介
不具合の原因になると思われる因子を特性要因図に書き出したら、可能性の高い順に確認して発生原因を特定して、色を付けます。原因が特定できたら、再現実験をやってまちがいなく不具合の原因であることを確認してから、再発防止策の検討に入りましょう。
品質問題を可視化できるような特性要因図の実践的な活用例などは、以下のリンクをクリックして専門家による解説動画をご覧ください。
＞＞専門家による「特性要因図の活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
グラフ（層別）
グラフはパレート図と同様に、数値データを見える化して分かりやすく見るための手法です。
集めたデータを数字で見ていても、増えた、減ったなどの傾向を読み取ることが難しかったり、どれが多い、少ないを把握することは容易ではありません。棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフなどを使い分けて、情報を容易に読み取りやすくします。
また、データを項目ごとに分類をすることで、グループごとの特徴を見えやすくすることができます。これを層別といいます。層別はグラフ化するときによく使うのでここで説明しますが、QC7つ道具のいずれでも使える手法です。
主なグラフの種類として以下の4つが挙げられます。
- 棒グラフ
- 円グラフ
- 折れ線グラフ
- レーダーチャート
棒グラフ
棒グラフでデータを層別すると、項目ごとに多い、少ないを比較しやすくできます。時系列にならべることで、増えている、減っているという傾向を把握しやすくすることもできます。
以下の事例は、ある製品の年度ごとの売上高をグラフにしたものです。製品A、B、Cという3つに層別して色分けすることで、製品Bの売れ行きが伸びている、製品Cはほとんど変わっていないなどの分析ができます。また、柱の高さから、全体での売上は順調に伸びていることも読み取ることができます。
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＞＞専門家による「棒グラフの活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
円グラフ
円グラフで表現することで、項目ごとに比率をわかりやすくできます。
多い順に表示して全体に占める割合を示したり、時系列で円グラフを並べることでどの項目が増えた、減ったという変化を見えやすくすることができます。
以下の事例は、ある飲食チェーンの地域別の売上比率を示しています。2000年の構成比率の多い順で並べ、2010年、2020年を順に見比べてみると、中国の比率が大きく上昇したことが読み取れます。
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次に、2020年に着目して地域別売上比率を多い順で並べ替えてみると、北米と中国の2強で全体の半分の売上をしめていることが読み取れます。今後、これらの地域に出店数を増やし、逆に減らすべき地域はどこかということを考察することができます。
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このように、数字だけ見ていても読み取りにくい情報が、グラフ化することで状況を把握し、ビジネス戦略を立てることができるようになるのです。
品質問題を可視化できるような円グラフの実践的な活用例などは、以下のリンクをクリックして専門家による解説動画をご覧ください。
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折れ線グラフ
折れ線グラフでデータを時系列に並べることで、増えている、減っている、安定しているなどの傾向を見えやすくします。データを層別にして、複数の折れ線をひとつのグラフ上に並べて項目ごとの比較や特徴を分析することもできます。
以下の事例は、ある製品をラインごとに層別して、生産数を1ヵ月間モニターした結果です。
Line Aはよく見ると月曜日は良いが、火曜日、水曜日に落ち込み、週末に向かって生産数が回復する周期的な動きをしていることがわかります。一方でLine Bは安定しています。Line Cは生産数がランダムに変動し、他のLineと比べても生産数が低いことがわかります。
このように、時系列でのトレンドがわかりやすくなるのが折れ線グラフです。
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レーダーチャート
レーダーチャートを使用することで、複数の評価分類にわけて、それぞれを点数化し、強いところ、弱いところを図示することができます。複数の選択肢がある場合にグラフを重ねることで、それぞれの強み、弱みという特徴を分析することもできます。
以下の事例は、購入を計画している設備の比較をしています。
設備Aはスピードは早いが、メンテナンスに時間を要するのと、耐久性が劣ることがわかります。候補Bは速度はAに及ばないものの、他の項目はBよりもよく、投資経済性がよさそうだとわかります。
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以上のように、グラフを使いわけることで数値データを視覚的にわかりやすくし、原因分析や今後の戦略を練るときに有効に活用できることがお分かりいただけると思います。
品質問題を可視化できるようなレーダーチャートの実践的な活用例などは、以下のリンクをクリックして専門家による解説動画をご覧ください。
＞＞専門家による「レーダーチャートの活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
ヒストグラム
ヒストグラムは、集めたデータをいくつかの区間に分け、その区間に含まれる度数を棒グラフで表したものです。
「度数分布表」とも呼ばれ、数値のばらつき（幅）やピーク（分布の中心）がどこにあるかを表現できるため、寸法管理や機械の工程の安定度管理にも使われます。
実際の使用事例で解説します。
金属部品を加工しているある工場では、製品に求められる寸法精度が厳しく、歩留まりが悪い状態が続いていました。そこで寸法検査データをヒストグラムにして、分布がどのようになっているのかを「見える化」しました。その結果、分布が規格の中心からずれていることと、分布の形が左右アンバランスであることがわかりました。
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この原因を確認するため、加工機ごとに層別をしてグラフを書き直してみると、設備Cで加工した製品の分布中心がずれていることがわかりました。これが製品のばらつきを大きくして不良を増やしている原因だとわかりました。
【「無料ですぐ使える！QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
【「無料ですぐ使える！QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
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このように、ヒストグラムと層別によって工程のどこに問題があるかを明らかにすることができ、有効な対策を打つことができるのです。
品質問題を可視化できるようなヒストグラムの実践的な活用例などは、以下のリンクをクリックして専門家による解説動画をご覧ください。
＞＞専門家による「ヒストグラムの活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
散布図
散布図とは2つの事象の相関（関連性）を表すグラフです。
横軸（X軸）の項目と、縦軸（Y軸）の項目の間に強い相関がある場合、データは線状に並びます。右上がりであれば、横軸の項目が大きくなれば、Ｙ軸の項目も大きくなるという関係があり、右下がりであれば横軸の項目が大きくなると縦軸の項目が小さくなることを示しています。
また、データが線状に並ばずにランダムに散らばっている場合は、横軸の項目と縦軸の項目には相関がない（関連性がない）ことを示します。
実際の使用事例で説明しましょう。
プラスチック製品を製造する過程で製品にヒビが入り、廃棄ロスが多く発生していました。そのため、強度の強い製品を作りたいと考えています。厚みや大きさは得意先の指定寸法があるので変えることができません。そこで、加熱処理をする温度と時間を変えることで、強度が変えられないかを調べました。
その結果を散布図にしてみると、加熱処理の温度を上げても強度は変わりません（温度と強度に相関がない）が、加熱処理時間を長くすれば強度が上がる（正の相関がある）ことがわかります。そこで、温度は従来通りで、加熱時間を従来の1.5倍に伸ばすことで強い製品を作ることに成功しました。
【「無料ですぐ使える！QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
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このように、制御因子（横軸）を変えることで目的特性（縦軸）がどのように変化するかを確認するために散布図が有効です。
品質問題を可視化できるような散布図の実践的な活用例などは、以下のリンクをクリックして専門家による解説動画をご覧ください。
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管理図
管理図とは、ヒストグラムと同様に製品寸法の傾向管理に使われる品質管理方法です。
もっともよく使われているのがXbar-R（エックスバーアール）管理図で、製造工程で重要な監視特性を定期的にデータ取得し、プロットすることで上昇・下降傾向、あるいはランダムにばらついている様子を知ることができます。
管理線と呼ばれる線を超えたら異常とみなしてアラートをあげ、原因究明と対策を実施し、通常状態に戻します。場合によっては管理線を超えても通常のばらつき範囲とみなしてアラート解除する場合もあります。
いずれにしても、工程の健康管理のための定期健診だと考えるとわかりやすいと思います。実際の実例を交えて説明しましょう。
あるゴム製造工場では、製品の硬さが安定しているかを毎日モニターしています。工程から5つサンプルを抜き出して硬さを測定し、管理図にプロットしています。
【「無料ですぐ使える！QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
8番目のデータを見るとUCL線を超えています。このときなぜ硬さが変わったのかを調査すると、消費期限をすぎた硬化剤を使っていることがわかりました。翌日は硬化剤を新しいものに変えているため、特性値がいつもと同じ程度のばらつきに収まっています。
そこで、この日に製造されたロットだけが異常であると気づくことができ、倉庫から出荷されないように回収処理をすることができました。
このように管理図は、定期的に特性値をプロットすることで傾向から外れたり、管理値外れが継続していないかを確認することができて、工程の健康状態を監視することができるのです。
品質問題を可視化できるような管理図の実践的な活用例などは、以下のリンクをクリックして専門家による解説動画をご覧ください。
＞＞専門家による「管理図の活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
チェックシート
チェックシートは、決められた項目について状態をOK/NGで確認したり、回数を記録するために使用されます。
一定期間情報を集めたら周期性がないかや、NGが頻発している箇所がないかを全体像から把握します。製造現場で使用されているチェックシートは、大きく「点検用チェックシート」と「記録用チェックシート」の2つに分類できます。
それぞれのチェックシートについて、具体的な使用事例を用いて説明しましょう。
点検用チェックシート
点検用チェックシートは、毎日始業時に設備の状態を確認するために使用されます。点検項目をあらかじめ決めておき、もれなくチェックできるようにシートが作られています。
たとえば、金属の板を打ち抜きながら長細い筒を作るような加工機を点検するとします。
設備を動かすためには油圧シリンダーが必要ですが、油が漏れていたら正しく動きません。動作中もいつもと異なるような大きな音がしていないか、ガタガタと不安定に揺れないかなどをチェックします。
設備の点検といっても、短時間で全部を確認することはできません。毎日点検する項目、週1回や、月に1回だけ点検する項目など、過去の故障サイクルを参考にして点検頻度を決めます。
【「無料ですぐ使える！QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
記録用チェックシート
記録チェックシートは、工程で起きている問題の頻度を調べるのによく使われます。
調査する項目を決めておき、実際に起きた回数をメモして記録にまとめます。集計した結果はパレート図にして、1番多い項目が何か、優先的に取り組むべき不具合モードは何かを分析します。
【「無料ですぐ使える！QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
もうひとつ、現場でよく使われるチェックシートは、安全衛生に関する点検です。
マネジメントが工場内を点検したり、当番制で安全衛生メンバーがチェックしたりするのに使います。現場では「安全第一」が最優先なので、このようなチェックシートを用いて定期的に職場を巡回する必要があります。
【「無料ですぐ使える！QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
品質問題や安全トラブルなど現場課題を可視化できるチェックシートの実践的な活用例などは、以下のリンクをクリックして専門家による解説動画をご覧ください。
＞＞専門家による「チェックシートの活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
ここまで、QC7つ道具の各手法について使用事例やテンプレートも交えてご紹介しました。
製造現場の場合、品質トラブルが発生したときに現場にまつわる定量的なデータを集めて、QC手法による分析を行う流れになりますが、データの可視化や収集を行う段階で以下のような課題に直面するケースが珍しくありません。
- 紙の記録ではデータが効率的に収集できない
- 集めたデータを分析できる人材がいない
- 集めたデータの管理が難しい
- 設備投資にコストがかかる
- データの種類が多く統合（クレンジング）が困難
データは主に、紙やExcelベースの製造日報や不具合報告書といった現場帳票で収集されるケースが多いものの、上記のような課題に直面し、QC7つ道具のような分析から改善立案といった本質的な改善活動ができていないというお声をよく頂きます。
このような課題を解消し、データ分析から品質トラブルの改善までをスムーズに実行できるようになる手段として「帳票のデジタル化」が挙げられます。
帳票のデジタル化に関する具体的なメリットは、後ほど「品質改善につなげるデータ収集／データ分析の課題」でご紹介していますので、こちらをご覧ください。
次章からは新QC7つ道具の使い方やテンプレートについて解説します。
【図解】新QC7つ道具の手法一覧とわかりやすい使用事例
ここからは新QC7つ道具の各手法について、概要を使用事例も交えてわかりやすく解説します。マトリックスデータ解析法を除いた、6つの手法はテンプレートをご用意していますので、ぜひこの機会にご活用ください。
- 親和図法
- 連関図法
- 系統図法
- マトリックス図法
- アローダイアグラム
- PDPC法
- マトリックスデータ解析法
親和図法
親和図法は、ある課題に対して集めたまとまりのない言語データを、親和性の高いもの同士で整理、グループ化していく手法です。
混沌とした問題について、出された意見や発想を言語データとして整理することで、問題の構造や解決するべき点が見えるようになります。親和図法は、複数人で取り組むことでいろいろな視点で問題点を明確に示すことができます。また、自分の意見が反映されることによって、全員で品質改善に取り組もうという機運が生まれます。
使用事例を以下で説明しましょう。
あるジェラートショップは、フードフェスティバルに出店して知名度を上げたいと考えています。しかし、先日行われたフェスでは集客が伸び悩み、思ったような知名度の向上に結びつきませんでした。次回は夏休みに大きなジェラートフェスがあるので、それに向けて準備を始める必要があります。
そこで、前回不振に終わった原因をブレーンストーミングして、親和図法でまとめなおすことにしました。
【「無料ですぐ使える！新QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
天気など不確定要素はやむを得ないとしても、ブースの位置やパンフレット配りなど、人が足を向けやすいような努力が必要だと気づきます。また、テイストを変えてみる、見た目を変えてみるなど、いつものお店とは違った特別メニューがあってもいいのではないかというアイデアがスタッフから出てきました。
このように、もやもやとしている原因を整理し直してみるために、親和図法は役立ちます。
よりわかりやすく親和図法の解説や活用事例を知りたい方は、専門家による解説動画を以下のリンクをクリックしてご覧ください。
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連関図法
連関図法は、複雑に絡み合った問題の原因について、それぞれの因果関係を論理的につないでいく手法です。
原因と結果、あるいは目的と手段などの因果関係を線でつないで情報を整理します。特性要因図となぜなぜ分析をミックスしたような手法です。
問題がなぜ発生したか（1次要因）、それはなぜ起きたのか（2次要因）を深掘りしつつ、1本のブロックチェーンだけではなく、別の要因とも関連があればつなぐ（連関する）ので、連関図法と呼ばれています。
使用事例を交えて説明します。
ある工場では、接着剤の消費期限切れによる廃棄ロスや、生産に使用できないことによる材料不足が発生してライン停止する問題が時々起きていました。そこで、部資材の在庫管理をしている生産管理部門で原因を洗い出して連関図にまとめました。
【「無料ですぐ使える！新QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
現場への聞き取りや実際に自分たちで思っていることを自由に書き出し、1次要因、2次要因としてチェーンでつないでいった結果、期限が見えにくい、そもそも管理していないなどの原因以外に、人に頼ったやり方をしていて、システムでアラートを出すようなサポートがないことも原因だと気づきました。
このように、頭の中でなんとなく思っていたことを書き出して、関連性をつないでみることで問題の本質がわかり、次のアクションを整理することができます。
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系統図法
系統図法は、目的を達成するために必要な手段を、系統的に追求する時に使用します。
目的とその手段を枝分かれさせながら多段展開していくことで、現実的に実施できそうな手段を見つけることができます。
使用事例を用いて説明します。
ある会社では新規事業を立ち上げるために、人材を集める必要があります。いろいろなスキルを持つ人を広く集める必要があるため、どのような人材をどのような方法で確保するのかを系統図でまとめました。ベテランから若手までを、社内外から人選して集めるようにすることで、効率的に新規事業を立ち上げることができるようにしました。
【「無料ですぐ使える！新QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
このように目的、手段を繰り返して樹木状に表すことで、手段を整理しやすくなります。
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マトリックス図法
マトリックス図とは、行と列に検討していく要因を並べて、2つの交点に関連度合いや重要度合いを表示する書式です。
複数の要素の組み合わせを整理して評価したり、全体を見渡して新たな発想を得たい場面で活用します。行に手段や問題点を、列に実現性や取り組みやすさなどの評価項目を置き、それぞれの手段の優劣を見えやすくします。
事例で説明します。
系統図法で新しい事業展開に必要な人材確保についていくつかの手段を洗い出しました。これを、人材を集めるまでの期間やしやすさ、かかるコストなどを整理して点数付けしました。
【「無料ですぐ使える！新QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
すでにいる社員を異動させる場合、部署異動に伴う引っ越し費用などは発生しますが、新規採用のように追加の人件費がかかるわけではありません。また、すでに会社の仕組みや類似の仕事などの経験もあるため、総合点が高くなることがわかります。
この事例以外にも工程の問題をQC7つ道具の1つ、パレート図にしたが、トップ3が僅差でどの問題から取り組むかを決めにくいときや、QCサークルの活動テーマを選定するときにもマトリックス図が使用されます。
よりわかりやすくマトリクス図法の解説や活用事例を知りたい方は、専門家による解説動画を以下のリンクをクリックしてご覧ください。
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アローダイアグラム
アローダイアグラムは、工期の長い作業や生産期間の把握をする時に用いる手法であり、作業順序を矢印や結合点で結んでいくことで作図します。
もっとも時間がかかるボトルネックプロセスがどこかを把握し、計画の遅延が起きないように管理するために使います。また、問題解決のためにやるべきことを順を追って記入することで、解決するまでのスケジュール管理でも使用されます。
事例で説明しましょう。
あるメーカーでは樹脂成形したハウジングに、金属端子を挿入した端子を製造しています。1ロットを流すときにかかる工数と、どの工程が最も時間がかかるかを把握するためアローダイアグラムを作成しました。
【「無料ですぐ使える！新QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
ボトルネックは樹脂成型とバリ取りで、トラブルで処理が遅れると生産計画が未達になります。
時間がかかっているのがもともとの工程設計通りなのか、量産後に見つかった問題が原因で当初予定よりも時間がかかっているのかをチェックシートやヒストグラム、パレート図で確認して、生産計画通りに工程が進むように管理します。
よりわかりやすくアローダイアグラムの解説や活用事例を知りたい方は、専門家による解説動画を以下のリンクをクリックしてご覧ください。
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PDPC法
PDPC法とはプロセス決定計画図のことで、英語でProcess Decision Program Chartと言います。
業務フロー図やフローチャート図と似ており、設計や購買、品質管理などの部門ではよく活用されている図です。課題を解決するために必要な手段をフローチャートに並べて、想定されるリスク（好ましくない状況や困難が生じる可能性）を洗い出し、取り得る代替手段をあらかじめ準備しておくために使います。
実際の使用事例を交えて説明します。
あるパン屋さんでは、従来のパンだけでは売上が伸びないため、パンの種類を増やすことを検討しています。材料の種類から焼き方まで検討を重ね、発売までにやることをフロー図にまとめました。
【「無料ですぐ使える！新QC7つ道具のExcelテンプレート」より抜粋】
懸念として小麦粉の調達や温度調整があります。うまくいかなかった場合にどうするかを予め決めておき、無事販売開始できるように進められるように準備をします。
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マトリックスデータ解析法
マトリックスデータ解析法とは、マトリックス図の行列に配置された数値データを多変量解析によって相関分析を行い、二次元表示することで、データの特徴をつかみやすくするものです。
主成分分析と言われる手法で多くの変数を持つデータをできるだけ情報量を落とすことなく、データの特徴を少ない変数で表すことができます。
たとえば生産ラインを品質的に評価したい時に、チョコ停時間や不良品数、生産数など多くの変数を持っていると適切な評価を下すことができません。そこで、マトリックスデータ解析法で2次元の散布図を作成し、安定性や生産能力といった項目だけで生産ラインの特徴をつかむことができます。
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ここまで新QC7つ道具の各手法の概要や、一部手法のテンプレートについてご紹介してきました。
製造業の場合、QC7つ道具と新QC7つ道具を併用して品質改善のためのデータ分析から、改善策の立案まで行うことになります。一方で、製造現場では『正しいデータが集められない』『データの管理やクレンジングが大変』『分析できる人が属人化している』といったケースも珍しくありません。
次章では、製造業の品質改善を進める壁となるデータ収集や分析の課題や、具体的な解説策を解説します。
製造現場における品質データの収集／分析の課題と解決策
品質改善につなげるデータ収集／データ分析の課題
ここまで、品質管理の手法であるQC7つ道具と新QC7つ道具について詳しく解説してきました。
これらの手法を活用し、品質問題の原因分析をするアプローチが品質改善に必要です。一方で、製造現場では分析に必要なデータを集める段階で課題を抱え、そもそも分析を進められていないケースも珍しくありません。
- 紙の記録ではデータが効率的に収集できない
- 集めたデータを分析できる人材がいない
- 集めたデータの管理が難しい
- 設備投資にコストがかかる
- データの種類が多く統合（クレンジング）が困難
製造現場のデータを収集する手段は紙の帳票、集めたデータの分析はExcelで行う方は少なくないでしょう。
しかし、紙の帳票運用は記録や承認、管理工数に多くの手間が発生し、データ分析までスムーズに進まないケースもあります。仮に分析に着手したとしても、複雑な関数やマクロが組まれたExcelを扱える人も限られ、業務負荷が管理者に集中するといった課題も挙げられます。
このような紙／Excelによる帳票運用の課題を解消し、本来注力すべきデータ分析を推進する手段として「帳票のデジタル化」という手段があります。デジタル化ツールによっては分析機能を兼ね備え、帳票の記録から管理、分析まで一気通貫で行うことも可能です。
今回は、かんたんに帳票のデジタル化から分析まで行えるツールとして、次章で「tebiki現場分析」をご紹介します。tebiki現場分析では、管理図など一部のQC7つ道具が自動でグラフ化されます。
『まずは帳票をデジタル化するメリットや手段、費用対効果を詳しく知りたい』という方は、以下の資料も併せてご覧ください。
負担なく品質データの収集／分析を行える解決策
「tebiki現場分析」は、デジタル上でかんたんに帳票の作成から記録、記録データの分析まで行える帳票デジタル化ツールです。
本記事でご紹介した管理図のようなQC7つ道具は、手動で集計／分析を行わなくても、ツール上の記録を読み取り自動でグラフ化されることが特徴です。
このツールを活用するを活用することで、以下のような課題解決が期待できます。品質改善においては、管理図をツール上で用いたリアルタイムの異常値管理によって、異常検知時は早急に対策を講じるといったアプローチが可能になります。
- 記録ミスが減る：手書きによる記入ミスといったヒューマンエラーの削減
- 承認作業の効率化：大量の記録承認時、異常値の見落としを防ぐ
- 異常値管理をリアルタイムで行う：紙では不可能だった早期の異常検知
- 誰でもかんたんにデータ分析ができる：管理図などの表現方法をテンプレートで実装
- 管理工数の削減：ファイリング作業や、必要なデータの抽出がかんたんに
実際に「tebiki現場分析」で自動生成された管理図によって、現場の異常を検知して品質不具合を未然防止した事例もあります。具体的な事例や機能、プランなどの情報は、以下の画像をクリックして概要資料をご覧ください。
管理図等のグラフ作成を自動化し、品質改善に取り組む企業事例
ここからは、管理図をはじめとするQC7つ道具によるグラフ作成を、現場帳票のデジタル化によって自動化している事例をご紹介します。
ご紹介する事例では、製造現場の品質データ収集／分析を現場帳票のデジタル化によって、効率化を実現しています。今回ご紹介する事例は、かんたんデジタル現場帳票ツール「tebiki現場分析」を活用しています。
▼インタビュー動画：共栄工業株式会社▼
スチール製家具の生産・販売を行う共栄工業株式会社では、製品の品質管理やISO9001の運用のために、製造工程の記録を行う現場帳票をペーパーレス化しています。
もともと現場帳票を紙やExcelで運用していた同社では、以下のような課題を抱えていました。
- 分析や現場改善ではなく、記録することが目的に
- 紙からExcelの転記に1日2時間かけ、管理者の負担に
- 日々の生産管理／進捗管理に追われ、分析や改善が後回しに
そこでtebiki現場分析を活用し、製造日報など現場帳票のペーパーレス化に取り組んだところ、以下のような業務改善を実現しています。
- 管理者の集計作業が、1日2時間から約1分まで削減
- ダッシュボード／グラフ化機能で、分析から業務改善までを効率化
- 記録データをもとに、設備トラブルの予防措置が実行できるように
- 作業実績がリアルタイムで分かり、他部門の進捗が可視化されるように
具体的な内容を知りたい方は、以下のインタビュー記事も併せてご覧ください。
インタビュー記事：1日2時間の集計作業が約1分に。スチール製家具製造の共栄工業のデジタル改革
無料ですぐ使える！QC7つ道具／新QC7つ道具のExcelテンプレート
最後に、QC7つ道具／新QC7つ道具のExcelテンプレートをご紹介します。それぞれ無料で、ダウンロード後にすぐ使えるフォーマットとなっています。ぜひこの機会にご活用くださいませ。
QC7つ道具のExcelテンプレート
以下のフォームをご入力のうえ送信いただくと、QC7つ道具の各種テンプレートを入手いただけます。
新QC7つ道具のExcelテンプレート
以下のフォームをご入力のうえ送信いただくと、新QC7つ道具の各種テンプレートを入手いただけます。
まとめ
ここまで、品質問題や生産効率などの課題を解決に導く改善手法として、QC7つ道具と新QC7つ道具について詳しく解説してきました。定量的に分析を行いたい場合はQC7つ道具を、定性的な言語データや定量的な分析の前に課題や問題を整理したいときには新QC7つ道具といったように、用途に合わせて使い分けを行いましょう。
一方で、品質問題を改善しようとすると、現場にまつわるあらゆるデータを紙の現場帳票で集め、クレンジングを行ってから分析をするといったように、膨大な工数がかかるのが現実です。
現場帳票をデジタル化することで正しいデータが蓄積される仕組みが整い、分析に必要なデータがリアルタイムで蓄積されるようになります。また、tebiki現場分析を活用することで帳票のデジタル化だけでなく、管理図のような分析をだれでもかんたんに行えるようになります。
tebiki現場分析の具体的な機能や活用事例、プランなどの概要資料は以下の画像をクリックしてご覧ください。
