ネットが遅くてイライラしてない!?

最適な統計手法を知りたいです。
今、〇〇不良という不良があります。日々のその不良件数の推移を調べます。
次に部品Aの中で関係しそうなところ5箇所:a~eの各部における、日々の寸法変化量(バラツキ)のデータを調べます。
日々の生産ロットの中ではa~eの寸法は同じようにばらつく、例えばbの寸法は14日の生産ロットの品はすべてが35mm、15日の生産ロットの品はすべてが37mm⇒同じ日に生産したa~eの各部の寸法はすべて同一を前提としたときに、不良件数とa~eの寸法それぞれの寄与率を出したいのですが、どのような統計手法を用いるのが最適でしょうか?aは22%、bは64%など…。
寄与率の一番高いbの寸法に紐付いて不良の件数は増減することを言いたいです。
統計にお詳しい方、力を貸していただけませんか?

A 回答 (3件)

>寄与率の一番高いbの寸法に紐付いて不良の件数は増減することを言いたいです。



そんな「希望的観測」や「こうであるといいな」で品質管理はできません。
やるなら、きちんと
・「不良」の定義
・「不良」と判定したときの a~e の状態
 (a~e がどうなると「不良」となるのか、当然相互関係・複合関係もあるでしょう)
・a~e をどのように管理すれば「不良」が発生しないか
といった「因果関係」を明確にする必要があります。
そのためには、きちんとデータを採取して分析・評価することが必要です。

その上で、その「因果関係」の「原因」のところを「許容限界内」となるように管理するのです。
「厳しく管理しないといけない」部品と、ゆるく管理してもよい部品とをきちんと「重みづけ」して管理します。

そういったことなしに「どんぶり勘定」「勘と経験」「思い込みや願望」「精神論」でやっても、科学的な品質管理はできません。
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この回答へのお礼

スペシャリスト3/3なら時間を待たずにうちの”今の工場長は痛い”がファイナルアンサーで良いですよね。
僕もみなさんほど的確に、深く統計について詳しくないので質問しましたが、やはりそんな楽な道はないですよね。QC検定1級を持ちつつも勉強がまだまだ足らないのかなとも思いましたが、『絨毯爆撃(すべてのデータ調査、因果関係調査)でなく、統計的に的を絞って調査しろ、時間効率を考えて成果をあげて欲しい』と仰られたもので、上記の質問をしました。
一番しっくりくる回答だったので、こちらをベストアンサーとさせていただきます。
来週どうしようかな。この回答をそのままプリントアウトして差し出そうかな…。

お礼日時:2020/01/15 22:58

私は工場の工程管理とかもやったことがあるので言うのですが...


この程度の規模では 統計的手法 というよりも 工程分析や仕組みそのものからのアプローチの方がいいと思います。

>すべてが37mm⇒同じ日に生産したa~eの各部の寸法はすべて同一を前提とした
そもそも、こういう条件設定が無理でしょう。作業はばらつきがあるので「寸法はすべて同一を前提」ということが無理です。
品質管理には ねらい値とばらつきが大切です。 35mmや37mmに狙ってもばらつきがあるのです。

生産品をロットと工程ごとにすべて測定できますか? それができますか? できなければあなたの思う「統計手法で寄与率を出したい」ことなんかできません。 できるというなら、まずすべての測定をすべきでしょう。
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この回答へのお礼

スペシャリスト3/3なら時間を待たずにうちの”今の工場長は痛い”がファイナルアンサーで良いですよね。
僕もみなさんほど的確に、深く統計について詳しくないので質問しましたが、やはりそんな楽な道はないですよね。QC検定1級を持ちつつも勉強がまだまだ足らないのかなとも思いましたが、『絨毯爆撃(すべてのデータ調査、因果関係調査)でなく、統計的に的を絞って調査しろ、時間効率を考えて成果をあげて欲しい』と仰られたもので、上記の質問をしました。

お礼日時:2020/01/15 22:59

>寄与率の一番高いbの寸法に紐付いて不良の件数は増減することを言いたいです


統計的な結論で ”原因はこれだ”と言い切るのは危険です。
原因を調べるには ここがこうなるとあーなってその結果、こうなる が一意的に導かれなければなりません。
あなたが直観的に思った「bの寸法に紐付いて不良の件数は増減する」という事をまず調査しましょう。
 それが「真因の追及」というものです。

統計結果だけで 紐づけをすると
「カンボジアの農民の年収の推移とキューバの司祭の年収推移は連動している」みたいな結論になります。
(この例に似たものが 有名な統計の本、ダレル・ハフの「統計でウソをつく法」に載っているので見ておいてください。)もちろん、 農民の年収 と 司祭の年収に なんの関連もありません。

え? 例がわかりにくいって?
じゃあ 日本的に...
日本では昔から「ネズミがその家を裕福にする」と信じられていました。裕福な家にはネズミがおおく、貧乏な家にはネズミが少ないからです。なので、ネズミをいっぱい飼っている地方もあったくらいです。
勿論その結論は間違っていて、食べ物の多い裕福な家にネズミが集まっただけのことです。
統計的な”ことだけから結論を導くと”このような誤りを起こします。 注意しましょう。
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この回答へのお礼

回答ありがとうございます。
もちろん”b寄与が高い…だろう”が得られた後には、ほんとにbが起因するの?を確かめます=真因の追求。
ですが、数多ある要素のうち、優先順位を付けて真因追求すべきはどの順序かを知りたく、質問をしました=寄与率の判定・検定。

”あなたが直観的に思った「bの寸法に紐付いて不良の件数は増減する」という事をまず調査しましょう。”
⇒”直観的”に思うことは危険すぎる(外れている可能性が高い)、ので、”客観的”に可能性が高いと判断される統計的手法はなんでしょうか?という質問です。

何かないですかね??現状だと直観的に思った物を調べ、違うと分かる、その次に直観的に思った物を調べ、違うと分かるの繰り返しで非常にロスが大きく困っています。

お礼日時:2020/01/15 01:46

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