品質改善の基本ツールを一目で理解
不良項目を多い順に棒グラフで表し、累積曲線を添えた図。全体の80%の不良原因は上位20%の項目から生じるという「パレートの法則」を視覚化します。
「何から改善すべきか」優先順位をつけたいとき
上位2～3項目で全体の70-80%を占めることが多いため、その項目に集中すれば最大の効果が得られます。
結果（特性）と要因の関係を魚の骨状に整理した図。問題の原因を網羅的に洗い出すために使用します。
「なぜこの問題が起きるのか」原因を網羅的に洗い出したいとき
4M（Man/Machine/Material/Method）に加えて、Measurement（測定）とEnvironment（環境）も含める6M視点が有効です。
データの分布状態を柱状グラフで表した図。データのばらつきと規格との関係を視覚的に理解できます。
「データのばらつきはどうか」分布の形状を確認したいとき
正規分布か、偏りがないか、規格の上限・下限を超えていないか、ピークは1つか複数かを確認。
工程の時系列データを管理限界線（UCL/LCL）と共にプロットした図。工程の安定性をリアルタイムで監視します。
「工程が安定しているか」時間経過での変動を監視したいとき
管理限界を超えた点、7点連続の傾向、周期的なパターンに注意。これらは工程異常の信号です。
2つの変数の関係を点でプロットした図。2つの要因の相関関係を視覚的に判断できます。
「2つの要因に関係があるか」相関を確認したいとき
正の相関/負の相関/無相関を判断。ただし相関があっても因果関係があるとは限らないことに注意。
データ収集を簡便にするための記録用紙。現場での手軽なデータ記録を実現し、他の6つの道具への入力データになります。
「データを手軽に集めたい」現場でのデータ記録時
記入が簡単で、誤記入が少なく、集計しやすい設計が重要。現場での運用を想定した作成が必須。
| 時間帯 | キズ | 寸法 | 色むら | 合計 |
|---|---|---|---|---|
| 09:00 | |||| | || | | | 7 |
| 10:00 | ||| | |||| | - | 7 |
データを要因別に分けて分析する手法。他の6つの道具と組み合わせることで、隠れたパターンや原因を発見できます。
「データを分けて見ると何かわかるか」隠れたパターン発見したいとき
全体では見えない問題が、層別によって浮き彫りになることがあります。統計的には「隠れた層別」が存在しないか常に意識。
質問に答えていくと、あなたに最適なQC道具が見つかります。
データはもう集まっていますか？
まずはデータを手軽に集めることが大切です。チェックシートで効率的にデータを記録しましょう。
データから何を知りたいですか？
不良項目を優先順位つけて整理し、最大の改善効果を狙う！
問題の原因を魚の骨状に整理して、包括的に原因を洗い出す！
データの分布形状を把握し、ばらつきの原因と規格との関係を理解！
工程の時系列変動を監視して、早期に異常を発見する！
2つの要因の相関関係を視覚化して、最適条件を発見！
データを要因別に分けて、全体では見えない隠れたパターンを発見！