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機械製造業の組立工程での傾向管理による品質管理について質問があります。

予測できない変化点について、傾向管理による予測を行い、品質異常を発見することを考えています。
そのソリューションとして、SPC(Statistical Process Control:統計的工程管理)のパッケージの導入を考えていますが、具体的にどのような項目を、どのような条件でSPCすると効果があるのかよくわかりません。

半導体や液晶の加工工程の経験はあり、どのような項目をSPCしたら良いのかは理解しているのですが、機械製造業の組立工程で、具体的にどのような項目をSPCしたら良いのか、ご存知の方がおられたら教えていただけないでしょうか。

以上、よろしくお願い致します。

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A 回答 (2件)

品質管理屋です。



何を見たら良いかの例に「条件的な項目」がありましたが、量産工程において加工条件は固定ではないのですか。加工条件が毎回変わるような工程は、一品料理と同じですから、管理するといっても無理ですよ。

加工条件が一定基準であるというならば製品の出来栄え管理はできます。あるいは、基準に対してフィードフォワード、フィードバック制御が入っている場合でもその係数が記録されていれば、その影響を数学的に取り除くことにより、出来栄え管理はできます。
ところで、個々の製品の出来栄えは、各工程で全数測定されて記録され、QRコードか何かで読みだせるようになっていますか。まず、複数の加工ステーションのデータが対応付けられていないと管理は無理です。
あとは、ライン構成として、複数の部品ラインが統合されて総組ラインへ入っていきませんか。途中で連続性が断たれるようなライン構成では傾向管理は難しいですね。ある部品ラインがチョコ停でもラインを止めずにストック品でつなぐと、そこで連続性が断たれ傾向管理などできなくなります。
また、部品のランダム投入はありませんか(例えばパーツフィーダーなど)。このようなラインもデータは大暴れします。ガラガラポンで作っているようなラインは、部品ロットが混ざろうが、そんなことは影響ないと思っているのだから、傾向管理して異常を発見しようなんて無理です。

高度な傾向管理で不良発生を抑えている例は、製鉄所の連鋳とか、半導体製造ライン、石油コンビナートの化学プラントなどです。これらは、ひとつ間違うと全滅という被害が出るからです。

変化点があると、数分後にはオンラインで検出され、工程条件調節やラインスピードを落とすなどの是正処置が自動的に取られ不良を防止します。また生産技術者は現場に急行し、班長やアインシュテラーと復旧を検討します。

方法ですが、全数データで各製品が独立とみなせるならば、CusumかT^2-Q管理図、
製品がシリアルに流れていて(あるいはパイプを流れるような製品)、フィードバック制御やオートアップなど工程条件を自動で変更しているような場合はEWMA管理図、多変量の場合はm-EWMAでしょうね。

変化傾向として、CusumやEWMAは非常に敏感で、検出能力が高いですが、機械加工の段替えなどの直後のちょっとした変化も捉まえますので狼少年になるかもしれません。

名工大の仁科健先生が書かれた「統計的工程管理」にこれら最新手法が解説されています。

このような管理手法の差で、管理方法は全く変わってきます。最新のJISは、ISOに準拠して全数データを用いた管理図を取り上げましたが、日本製統計ソフトはまだ対応できていません。Rでqccというライブラリを使うしか手はありません。
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この回答へのお礼

品質管理屋様、いろいろな視点から回答頂、ありがとうございました。
なかなか難しい内容なので、消化できるようにもう少し勉強します。

お礼日時:2014/05/26 16:49

具体的に何を見たいかで少々ニュアンスは変わるのですが、原則をひとつ。



傾向管理をするときに、目観測で判断する人が驚くほど多いのでソフトがあるのです。
観測結果は、その瞬間の環境条件や計測器の精度のばらつきで異常とおもわれる数値がときどき出てきます。

したがって、統計管理の原理に立ち戻ったことをする必要があります。

移動平均をとるということです。
移動平均のカーブは傾向そのものですよね、思い出してください。
もっと性格にいえば2次の傾向曲線といいます。
これは3次4次もあるということです。
が、あまりぼけたことをすると事態の輪郭がわからなくなるので普通は2次でとめます。

その原理をもとに、何を見るのかは現場にかかわる立場の違う数人で相談してください。
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この回答へのお礼

適格な説明ありがとうございます。
原則論としての考え方は、理解できました。

その上で、もう少し突っ込んで、具体的にどんな項目をSPCしたらよいのか、ご存じであればご教示いただけないでしょうか。

たとえば、電流・電圧・温度・機械の異音 などなど

組立工程での予防品質のための分析項目がわからなくて困っております。

お礼日時:2014/05/23 17:34

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Q3σ法による計算式

当方、管理や統計学など全く無知ですのでわかりやすく教えて下さい。

仕事で、管理図を作成するにあたり、3σ法で管理限界線(UCL,LCL)を計算せよとの事を言われましたが、理解出来てません。

3σ法の公式とかあるんでしょうか?あったら教えて下さい。あと、3σとは何か、簡単に教えて下さい

Aベストアンサー

まず、3σというのは、σの3倍のことです。
そして、σというのが、「標準偏差」といわれるもので、これはばらつきの大きさを表すものです。

計算方法などは、
http://www.mbanavi.com/school/stat04.htm
最近では、excel で計算してしまうという手もあります。(が、それでは意味がつかみにくいかも)
基本的には、
1)全体の平均をとる
2)個々のデータと平均との差を求める(この大小がばらつきに相当)
3) 2)でとった個々のデータについての差を2乗する(プラス・マイナスの影響をなくすため)
4)それを、(データの数-1)で割る(気持ちとしては、ばらつきの量を平均した感じ・データの数-1で割るのは、「母標準偏差の推定」という考え方があるから)
5) 3)でばらつきを2乗しているので、それをルートで開いて元に戻す

とうことになります。

統計上いくつかの前提があって、例えば、製造工程で普通にものを作った場合、いろいろなばらつきは、それぞれ独立に出ます。
そこで、結果的には、ある一定の平均値付近のものが多くでき、平均値から外れたものは、少しだけどできるという形になる場合が多いのです。
この場合、誤差が本当の意味での「ばらつき」であれば、これは、「正規分布」という分布(つまり、平均値付近が多く、それから離れると少なくなっていくような)をします。

この「正規分布に従う」という前提で、平均値±3σの間には、全体の、99%強 が含まれるというのが、統計的に知られています。
これを以て、3σで管理という事になります。


さて、「管理図」ということですが、いろいろな種類のものがあります。
そこで、普通は、UCL, LCL は、製品自体の規格値(か、それから算出された値)を使うので、直接、3σは出てこない気がするのですが。
考えられるのは、x-s (平均と、標準偏差の管理図)で、標準偏差に対する上限管理値が3σなのかなと。(この場合、下限の管理値はありません。0が理想なので)

まず、3σというのは、σの3倍のことです。
そして、σというのが、「標準偏差」といわれるもので、これはばらつきの大きさを表すものです。

計算方法などは、
http://www.mbanavi.com/school/stat04.htm
最近では、excel で計算してしまうという手もあります。(が、それでは意味がつかみにくいかも)
基本的には、
1)全体の平均をとる
2)個々のデータと平均との差を求める(この大小がばらつきに相当)
3) 2)でとった個々のデータについての差を2乗する(プラス・マイナスの影響をなくすため...続きを読む

Q統計的工程管理

仕事で工程管理の勉強を始めました。
基礎的な用語なんですけど分かりません、教えてください。
(1)工程能力指数のCpとCpkとの違いが分かりません。どちらも同じ意味なのでしょうか?
(2)PpとPpkは何を意味するのでしょうか?

教えて下さい、宜しくお願します。

Aベストアンサー

(1) Cpは工程能力指数(Process Capability Index)のことで、工程でのデータ分布と規格との数的関係を表したものです。通常、
Cp=(上限規格値-下限規格値)/6s
    s=工程データの標準偏差
で計算されます。
ただし、このCpはデータの分布の中心(=平均値)が上限規格値と下限規格値の中央にあることが前提となっていて、ズレは考慮されていません。
そこで、平均値が上下規格の中心からずれている(=かたより)場合に用いる指標として、Cpkが作られました。

Cpk=(1-K)Cp

  |平均値-(規格上限値+規格下限値)/2|
K=--------------------------------------
   (規格上限値+規格下限値)/2

  |・・|は絶対値

です。したがって、偏りがない場合(平均値が上下規格値の中央と一致)はK=0で、Cp=Cpkですが、ズレが大きいほど、工程能力指数は下がります。

(2) Ppは工程性能指数(Process Performance Index)といわれ、アメリカのGMなどが提唱するQS9000という規格で使われているものです。
QS9000では、上記のCpの式で計算したものをPpと呼びます。ではCpはどうなるのかというと、上記式のsの部分が Rbar/d2 となります。これはX-R管理図から求めるもので、統計上、郡内変動を表します。これに対して、Ppはデータの標準偏差を使うところに違いがあります。
PpkはCpkと同様で、
Ppk=(1-K)Pp
Kの計算は上記と同じです。

QS9000では工程管理の一貫として管理図を使うことが書かれているため、管理図から工程能力指数を出そうとしたようです。そのため、工程管理でわかる工程能力とサンプリングデータによる工程能力を分ける意味で、PpとCpを作ったようです。

ちなみに、どの指数も、1以下では工程能力がないと判断され、QS9000では2以上が目標とされます。

(1) Cpは工程能力指数(Process Capability Index)のことで、工程でのデータ分布と規格との数的関係を表したものです。通常、
Cp=(上限規格値-下限規格値)/6s
    s=工程データの標準偏差
で計算されます。
ただし、このCpはデータの分布の中心(=平均値)が上限規格値と下限規格値の中央にあることが前提となっていて、ズレは考慮されていません。
そこで、平均値が上下規格の中心からずれている(=かたより)場合に用いる指標として、Cpkが作られました。

Cpk=(1-K)Cp

  |平...続きを読む

Qエクセル STDEVとSTDEVPの違い

エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。両者の違いが良くわかりません。
宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。
(例)
セルA1~A13に1~13の数字を入力、平均値=7、STDEVでは3.89444、STDEVPでは3.741657となります。
また、平均値7と各数字の差を取り、それを2乗し、総和を取る(182)、これをデータの個数13で割る(14)、この平方根を取ると3.741657となります。
では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか?統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。

Aベストアンサー

データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。また母集団そのものだったとしても(例えばクラス全員というような)、その背景にさらならる母集団(例えば学年全体)を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。
で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。
公式の違いは分母がn-1(STDEV)かn(STDEVP)かの違いしかありません。まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。
AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。

Q8D Reportの意味を教えてください。

電気系の海外メーカーより、品質改善を目的とする不良解析報告書を入手したのですが、タイトルが "8D Report" と記載されています。この意味はなんでしょうか。

Aベストアンサー

disciplineのようですね。詳細はサイト見てください。

参考URL:http://en.wikipedia.org/wiki/Eight_Disciplines_Problem_Solving

QNをkgに換算するには?

ある試験片に40kgの重りをつけた時の荷重は何Nをかけてあげると、重り40kgをつけたときの荷重と同等になるのでしょうか?一応断面積は40mm^2です。
1N=9.8kgfなので、「40kg=N×0.98」でいいのでしょうか?
ただ、式の意味がイマイチ理解できないので解説付きでご回答頂けると幸いです。
どなたか、わかる方よろしくお願いします。

Aベストアンサー

こんにちは。

kgfはSI単位ではないですが、質量の数値をそのまま重さとして考えることができるのがメリットですね。


>>>
ある試験片に40kgの重りをつけた時の荷重は何Nをかけてあげると、重り40kgをつけたときの荷重と同等になるのでしょうか?

なんか、日本語が変ですね。
「ある試験片に40kgの重りをつけた時の引っ張りの力は何Nの力で引っ張るのと同じですか?」
ということですか?

・・・であるとして、回答します。

40kgのおもりなので、「おもりにかかる重力」は40kgfです。

重力は万有引力の一種ですから、おもりにも試験片にも、地球からの重力はかかります。
しかし、試験片の片方が固定されているため、見かけ、無重力で、試験片だけに40kgfの力だけがかかっているのと同じ状況になります。

試験片にかかる引っ張り力は、

40kgf = 40kg×重力加速度
 = 40kg×9.8m/s^2
 = だいたい400N

あるいは、
102グラム(0.102kg)の物体にかかる重力が1Nなので、
40kg ÷ 0.102kg/N = だいたい400N


>>>1N=9.8kgfなので、「40kg=N×0.98」でいいのでしょうか?

いえ。
1kgf = 9.8N
ですね。


>>>一応断面積は40mm^2です。

力だけでなく、引っ張り応力を求めたいのでしょうか。
そうであれば、400Nを断面積で割るだけです。
400N/40mm^2 = 10N/mm^2 = 10^7 N/m^2
1N/m^2 の応力、圧力を1Pa(パスカル)と言いますから、
10^7 Pa (1千万パスカル) ですね。

こんにちは。

kgfはSI単位ではないですが、質量の数値をそのまま重さとして考えることができるのがメリットですね。


>>>
ある試験片に40kgの重りをつけた時の荷重は何Nをかけてあげると、重り40kgをつけたときの荷重と同等になるのでしょうか?

なんか、日本語が変ですね。
「ある試験片に40kgの重りをつけた時の引っ張りの力は何Nの力で引っ張るのと同じですか?」
ということですか?

・・・であるとして、回答します。

40kgのおもりなので、「おもりにかかる重力」は40kg...続きを読む

Q工業製品の抜き取り検査のN数の決め方

実際に今起きている話ですが、例えばあるロットの一部を1箇所切り出して測定し、規格10以下に対して9であったため合格として納入したところ、客先で同じロットの別の場所からサンプリングし、検査した所、11であったらしく、このロットはNG扱いとなってしまいました。流出防止策として、安易な考えで”ロットの一部を1箇所切り出して測定し、8以上の場合は再サンプリングして判定する”としましたが、統計的に、再度サンプリングするための閾値の決め方やN数の決め方はどのようにすべきでしょうか?検査の工数増をできるだけ避けたいので、むやみやたらとN増しは行いたくなく、かといって仮に数十箇所測定して1箇所だけ規格外があっても、工場としては納品したいのが本音です。工場、客先双方が納得できる落としどころがあればよいのですが。

Aベストアンサー

今回の質問の前提条件を確認したいです.

抜き取り検査が許されているということは,普通は工程能力が十分あることが
確認されていると思います.そうでなければ抜き取り検査ではなく,全数検査する必要が
あるはずです.

今回の結果は「11」とは,規格上限に対して外れていたということでしょうか.
それとも規格上限には余裕があった上で,取り決めた数値に対して外れていたということ
でしょうか.(そうでなければ品質管理としては理屈がなっていないですが)

先ずはこの製品の工程能力がどんなものかそれがスタートです.



>仮に数十箇所測定して1箇所だけ規格外があっても、工場としては納品したいのが本音です

気持ち的には分かるところもありますが,こんなことを了解していては品質管理が分かっていない,
もしくは無視していることにしかならないと思いますが.

Q「該当」と「当該」の違い

辞書には、「該当」・・・その条件にあてはまること。「当該」・・・その事に関係がある。
・・・とあります。
“あてはまる”と“関係がある”、微妙に違うようで似ているようで、お恥かしいのですが私にははっきり区別ができないのです。
該当とすべきところを当該としたら、意味はまったく違ってくるでしょうか?
わかりやすく両者の違いや使い方を解説していただけませんか?宜しくお願いします。

Aベストアンサー

よく似た意味の言葉(名詞)ですが、

○該当…「する」をつけて「当てはまる」という意味の動詞として用いることができる

○当該…主に他の名詞の前につけて「今議論の対象になっている、まさにそのもの」という意味で内容を限定する形容詞的な形で用いる

といった違いがあります。逆の用法はありません。

・この条件に当該する人は申し出てください。

・○○事件につき、該当被告人を有罪に処す。

いずれもおかしな使い方で、反対でないとアウトです。

ご参考になれば幸いです。

Q3σについて教えてください(基本的なこと)

文系出身なので、基本的なことが分かっていませんが、仕事の資料で出てきたので教えてください。
3σとは標準偏差で、規格を外れる確率が99.7%? など、少し調べたのですが、まだまだ分かりません。

例)
取引先の製品の、あるパラメータ(寸法)のロット内ばらつきを示す資料に、N=20個 規格6.0mm±0.3mm AVE.5.983で、3σ0.021というものありました。
※数値はうろ覚えです・・・
質問)
AVE.は20個測定した平均が、5.983mmだったということはもちろん分かるのですが、3σの0.021とはどう理解すればよいのでしょうか。
6.00mmに対して、0.021mm以上ずれる確率が0.03%と思えばよいのでしょうか?それともAVE.に対して0.021mmずれる確率???
そもそも0.021の単位は?(mm?)
はてなばかりですみません。初歩的な質問ですみませんが、例を挙げて分かりやすく教えていただけたら幸いです。

Aベストアンサー

> N=20個 規格6.0mm±0.3mm AVE.5.983で、3σ0.021

を普通に読むと、規格6.0mm(±0.3mm) で 20 個製造して検査したところ、平均値は 5.983 で標準偏差は 0.007mm (=0.021÷3) であった、という意味になります。標準偏差の単位は、標準偏差は「平均からのずれ」の平均ですから、平均値と同じになります。

この工程での真の平均値をμとしますと、今回の 20 個製造して得られた平均値 X=5.983 の標準偏差は 0.00157 (=0.007/√20) 程になります。これは、μは 99.7 %の確率で 5.983±(3×0.00157) にあることを示しています。
ここから、真の平均μが 6mm であったならば 0.3% 以下しか起こらないような珍しいことが起こっているという意味で「統計的に有意な差がある」といい、真の平均は6mmではない、と結論づけることが出来ます。

それから、製品一つ一つについては、平均 5.983±0.021 に入らない確率は 0.03 %になります。
何れにせよ、99.7%は規格の範囲内に入っていることになりますね。

> N=20個 規格6.0mm±0.3mm AVE.5.983で、3σ0.021

を普通に読むと、規格6.0mm(±0.3mm) で 20 個製造して検査したところ、平均値は 5.983 で標準偏差は 0.007mm (=0.021÷3) であった、という意味になります。標準偏差の単位は、標準偏差は「平均からのずれ」の平均ですから、平均値と同じになります。

この工程での真の平均値をμとしますと、今回の 20 個製造して得られた平均値 X=5.983 の標準偏差は 0.00157 (=0.007/√20) 程になります。これは、μは 99.7 %の確率で 5.983±(3×0.00157) にあることを示...続きを読む

QVA提案とVE提案の違いを教えて下さい。

こんにちわ。
VA提案とVE提案の意味の違いを教えて下さい。
宜しく、お願い致します。

Aベストアンサー

用語的には。
VA:Value Analysisの頭文字(価値分析)
VE:Value Engineeringの頭文字(価値工学)

VAは、おおざっぱに言って、既存の製品に対して改善を行う手法。
製品やその部品に対して、必要とされる機能や品質を考えて現状を分析し、コスト低下につながる代替案を提案する。
この部品は何のために使うのか →他に代替えになる物はないか →あるいは現状の品質がほんとに必要かなど。

VEは、開発設計段階から行う手法。
設計を行う場合に、機能や品質を満足するするに必要なレベルを考慮する。
(適正な材料の選択、適正公差、最適工法の選択、仕上げ方法の見直しなど)
不必要に過剰品質にならない、設計が複雑では製造段階での努力には限界がある、それらを含めて設計段階への提案。

現在では、VEの方が重視されている、もちろん既存製品に対するVA提案を受けて、次製品へのVE活動につなげていきます。

個人サイトですが「VEをもっと知ろう」
http://www.geocities.jp/taka1yokota/mypage4-ve1.htm
(VEの考え方がおおよそ分かると思います)

社団法人日本VE協会「VE基本テキスト」
http://www.sjve.org/102_VE/images/302_basic.pdf
(PDFファイルです)

こんな感じです。

用語的には。
VA:Value Analysisの頭文字(価値分析)
VE:Value Engineeringの頭文字(価値工学)

VAは、おおざっぱに言って、既存の製品に対して改善を行う手法。
製品やその部品に対して、必要とされる機能や品質を考えて現状を分析し、コスト低下につながる代替案を提案する。
この部品は何のために使うのか →他に代替えになる物はないか →あるいは現状の品質がほんとに必要かなど。

VEは、開発設計段階から行う手法。
設計を行う場合に、機能や品質を満足するするに必要なレベルを考慮する。
...続きを読む

QX-R管理図の管理限界の設定について

X-R管理図の管理限界の設定方法がわかりません。
今、手元にある資料は詳しい計算式などが書いてないのですが、
日々のデータの平均をX(/)とし、さらに、その月ごとの平均をX(//)=1.90
日々のデータの差をR(/)とし、さらに、その月ごとの差の平均をR(//)=0.09

とした時に
X図として
A2R(/)=1.88×0.09
UCL=X(//)+1.88×0.09=2.07
LCL=X(//)-1.88×0.09=1.73

R図として
D2R(/)=3.27×0.09
UCL=0.29

となってます。ここで質問なのですが
(1)A2R(/)のA2とは何の数字を表してるのでしょうか?
(2)D2R(/)のD2とは何の数字を表してるのでしょうか?
(3)R図はLCLは必要ないのでしょうか?

素人の質問で申し訳ないのですが、よろしくお願いします。

Aベストアンサー

(1)A2とは、管理限界線UCL、LCLを引くための係数です。ふつうは1回に採るサンプル数から計算されます(この計算は面倒なので、実施する人には、数表の形で計算結果だけが与えられています)。工程が安定していると仮定すれば、サンプル数が多いほど、サンプル平均は母平均に近いはずですから管理限界幅は狭くてよいことになります。

(2)D2もまったく同様で、これも1回のサンプル数の関数として与えられます。ただし、Rの場合は、Xバーと違って、サンプル数が大きいほどRの期待値は大きいので、管理限界が広くなるように設定されます。

(3) R管理図には「下方限界」はありません。もし、異常に小さいRが出たとしても、それは偶然の産物と見なします。万一、(めったにないことですが)装置の調子が突然良くなって、バラツキが小さくなったとしても、それは「悪いこと」ではないので、アクションを取る必要はないのです。


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