勤め先にて設計部門にいる者なのですが、数年前より弊社もQC活動を行っています。
メンバーは3人、部品の設計変更によるコストダウンなどについて、1テーマあたり、約半年をかけてやっているのですが、最近テーマにするネタが無くて困っています。
どなたかご経験のあるかた、なにか良い活動テーマをお教え願えませんでしょうか。
詳細補足必要でしたら、ご指摘をお願いいたします。

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A 回答 (1件)

どのような設計をされているのか解りませんので


的確なアドバイスとなるかどうか、わりませんが・・・

現場(ライン)から意見を吸い上げてみてはいかがでしょうか?
現場(ライン)での小規模な改善より、
さらに上流工程である設計段階での改善ができれば
より大きな工程や作業手順、コストの削減が可能なはずです。

現場でも幾つかの改善が出ているかと思いますが、
それらを統合して設計段階からより大きな改善に繋げてみては?
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この回答へのお礼

早速のお答えありがとうございます。
現場からの意見収集ですね、実は既に以前の活動のときにアンケートを取ったことがあるんです…。
でも、yanronさんも考えつくということは、やはり大事なことなんでしょうね。
新たな意見もあるかと思われますので、また実施してみることにします。
どうもありがとうございました。

お礼日時:2001/06/18 15:34

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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

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。
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Qシャフトの表面粗さの解釈について

OA機器の部品のシャフトを業者に依頼しました。
Φ10のシャフトで、両端Φ8に削りだしています。
Φ8部分の表面粗さが6-Sで▽▽▽と表記されています。
サーフテスターで検査したところRyで8以上の数字が出ましたので、不良扱いとして返品致しました。
業者側は修正に応じてくれたものの、Ryで測定した事について不満があり、○○○Sと表記されているものは全てRyで解釈するのはおかしいと言っています。
業者側の言い分はRaで0.8aで出ているのでいいのでは無いかという解釈で次回はその辺りを明確にしてくれないと困ると言ってきています。
こちらも専門家ではないので、上司の指示をあおぎ確認したところ○○○Sという表示は普通はRy(Rmax)で解釈すると言われました。
資料を見て見ると、Raは○○○a、Ryは○○○s、Rzは○○○zという表記になっているし、JISの機械要素を読んでもチンプンカンプンで全く解りません。
○○○sという表記の解釈はどうすればいいのでしょうか?

Aベストアンサー

◇表面粗さの表現は難しい。

 業者との表面粗さ議論は、確かに難しいです。

 ○S表示は、Ryのμm表示と考えるようです。
 (西○○先生もそのように表現されています。)
  つまり、ある測定長における最大の突起とヘコミ、
  この凹凸差を縦方向の垂直方向にマイクロ
  メートル(μm)読みしたのが、○Sです。
 
 この出所は 下記 理論上の表面粗さと切削の関係式が
 古くから使われてるため、○S表記になっている訳です。
 
  Rmax=f^2/8R 
Rmax;理論上の仕上粗さ( mm )
f:1回転当たりの送り量( mm/rev )
R:切削バイト刃先の半径 ( mm )

   例)回転数; 2000rpm, バイト送り;50mm/min ,ノーズR;0.01mm
f= 50(mm/min)/2000(r/min) = 0.025 mm/rev
Rmax= f^2/8R =(0.025*0.025)/(8*0.01)
= 0.00781 (mm) 
= 7.81μm

従って 理論上の仕上粗さは 7.8S と言えます。 

  実物のチャートから表面粗さを読み取るには・・・
  例え チャートが斜めになっていても、
  必ず、X-Yチャート方眼紙のY方向(垂直)に読みます
  
この ○Sの表記は古く、▽表記も実はJISで改訂されています。
とは言え、慣例が今だある業界ですから、恐らくこの文句を
 言った業者も古い方ではありませんでしょうか?

 さて、Ryは 測定中のノイズや振動によっても狂うため、
 繰り返し測定による確認が重要です。
 一方、Ra(中心線平均粗さ)は、触針の管理さえ確りすれば
 表面状態の代表値として捉えることが出来ます。
 反面、触針の先端半径形状を大きくすると Raを小さなり
 見かけ上、良いデータになります。
 また、ヒゲが存在しても Raの数値ではで捉え難いため、
 分からないことがあります。

  従いまして、表面形状は、どのような形状なのか?
 チャートに出力する。最後はこれに限ります。
 要は、数値では表しきれない情報が満載されています。

◇表面粗さはチャートが重要
 測定チャートはどのような形状なのでしょうか?
 カットオフを入れると、見た目が変わりますので
 R+W モードにして実際の形状を描かせます。
 (この場合、平行だしが重要です。)
 横倍率は、切削の送り速度に依存しますので
 業者へ聞くか、光学顕微鏡で確認して倍率決めます。
 恐らく、H;50または200に設定すれば充分だと考えます。
 横ばい率でも解釈のし易さが異なります。

 << 実物確認 >>
 1)段差形状マスター(試験片)は正確に測れますか?
 << 記録したチャート確認 >>
1)測定器が発振していませんか?
2)切削形状は周期的な形状になっていますか?
3)何か変な周期になっていませんか?
 
◇業者を納得させるには
  なぜ目的とする表面粗さが必要なのか?答える事が出来ますか?
 また、ヒゲがあればどのような不具合が予想されるか?
 最低この2点を業者へ対して定性的に理屈を説明しなければ、恐らく
 納得しないと考えます。
  尚、切削技術はあっても ○S 表記理由を知らない加工業者も
 存在しますので、注意必要です。
  
 さて、本題ですが、例え Ra 0.8a 出ていても、表面状態の一つの
 特性をあらわしているにすぎません。 回転体の場合にはヒゲや突起が
軸受に接触してそこから異常磨耗が発生する不具合が出るかもしれません。
 または、WOW(ワウフラッタ)と呼ばれる回転バラツキの精度に影響
 出るかも知れません。
 さらに、粗さが粗いとシャフトを固定する際、圧入力不足が懸念されます。
 等の理由を並べて、改善を願うしかありません。
 
 最後に、Annasan が業者から加工条件を聞き出して、理論仕上粗さを
 計算したあと、さらに表面粗さ計のチャートから表面粗さ(○S)を求めて
 理屈とほぼ合っていることを説明されては如何でしょうか?

 そうすれば、Ry(Rmax)が入っていないことを、一応理屈で納得させる
 ことが出来ます。 
 一般的には、実測定の方が大きくなりますが、ビビリ加工をしていなければ
 近い値が得られます。 

  それではご検討あれ・・・! 

◇表面粗さの表現は難しい。

 業者との表面粗さ議論は、確かに難しいです。

 ○S表示は、Ryのμm表示と考えるようです。
 (西○○先生もそのように表現されています。)
  つまり、ある測定長における最大の突起とヘコミ、
  この凹凸差を縦方向の垂直方向にマイクロ
  メートル(μm)読みしたのが、○Sです。
 
 この出所は 下記 理論上の表面粗さと切削の関係式が
 古くから使われてるため、○S表記になっている訳です。
 
  Rmax=f^2/8R 
Rmax;理論上の仕上粗さ( mm )
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Q統計学的に信頼できるサンプル数って?

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか?
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか?
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか?

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
 最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低6つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
 また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、A国とB国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「t検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

 具体的に例示してみましょう。
 ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
 ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率5%、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

 一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲(小数点何桁レベルの誤差)に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。

> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
 例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
 一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
 そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

 あと、お礼の欄にあった専門家:統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
 ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20~30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低6~8のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要な...続きを読む

Q【Excel】3軸以上のグラフを作成できますか?

Excelでグラフを作成する場合
Y軸が2本で平面のグラフまでは
標準で用意されていると思うのですが、

例えば下のようなX軸が共通でY軸が3本以上必要となる(吸塵率「%」・粉塵量「個」・騒音レベル「dB」)
表をグラフ化する場合
どのようにすればいいのでしょうか?

銘柄   吸塵率% 排気中粒子 駆動音平均
手軽    16.3%      0個    54dB
排気0   13.4%    4000個    60dB
JET    35.3%    1000個    62dB
かるワザ 67.5%      0個    63dB

(表記中の固有名称その他は現実のそれとは何ら関係なく・またデータも説明用に一時的に作成されたものとする)

Aベストアンサー

 散布図でダミーのY軸を作成作れば、3軸でも4軸でも可能です。ただ、その軸をどのように配置するかという問題があります。
 また、3軸なら「三角グラフ」、4軸なら「Jチャート」というグラフもあります。2つとも散布図を工夫すれば、Excelで作成可能です。

 しかし、今回の表の場合は、作成元のデータを加工して、スネークプロット(縦の折れ線グラフ)またはレーダーチャートを作成したらいかがでしょうか。

 データの加工は、偏差値・達成率・最大値の対する比率などを使って基準を揃え、評価が高いほど値が高くなるように調整します。

Q自分と上司が捺印する場合、どちらの印が右?

捺印のビジネスマナーについて質問です。
会社には数々の公式書類があり、
たいてい複数の立場の人間が印を押すための四角スペースが4、5個横一列に並んでいますが、
この場合、書類作成者である自分は右端、左端、どちらに捺印すべきですか?
わが社では、通常右→左に、より上の身分の者が捺印しているようですが、
日本の風習的に考えると、上司の右に自分の印があるのに、違和感を覚えます。
右が目下、左にいくほど上司、で正しいんでしょうか?

Aベストアンサー

一般的には書類作成者は右端です。左が上位者です。
 縦書きの場合には下から上に向かって捺印されます。
 文章の後ろから前に向かうのが普通でしょう。

Q立体的な散布図を描く方法

散布図で分散の傾向を見ているのですが、同じ(X,Y)が何度も出現しており、ポイントが重なる点を立体的に山高く視覚的に表現し
たいと考えています。良い方法があれば教えてください。
データとして

X,Y
13,209
11,211
9,213
7,215
5,217
3,219
1,221
0,224
0,224
0,224
0,224
0,224
……

のようにあり、0,244を高く表現したいという感じです。
データ数が多く自力でカウントするには大変です。

Excel2007は手元にありますので、Excelかその他のソフト、もしくはjava言語でのプログラムで解決できると助かります。

よろしくお願いします。

Aベストアンサー

データをマトリックスで表すことで,等高線グラフを用いて立体的に表すことができますよ。行にX,列にY,度数としてZを書き込んだ表をエクセルで作成します。

tacchonさんのデータを例に取りますと,データを表す(X, Y)に度数を表すZを加えて,
  209 211 213 215 217 219 221 224
13 1
11    1
9       1 
7          1
5            1
3               1
1                 1
0                    5

これを全部選択して,3Dの等高線を選べば3次元表示になるはずです。

また,kgu-2さんが書かれておられますが,エクセル2007ですとバブルで表現ができますよ(他のバージョンは未確認)。

tacchonさんのデータを例に取りますと,データを表す(X, Y)に度数を表すZを加えて
X, Y, Z
13, 209, 1
11, 211, 1
9, 213, 1
7, 215, 1
5, 217, 1
3, 219, 1
1, 221, 1
0, 224, 5
といった表をつくり,(X,Y)に対して散布図をまず作成し,グラフの種類の変更でバブルを選択してZの列をサイズとして指定することで,散布図のマーカーの大きさがZの値に依存したグラフをつくることができるはずです。

データをマトリックスで表すことで,等高線グラフを用いて立体的に表すことができますよ。行にX,列にY,度数としてZを書き込んだ表をエクセルで作成します。

tacchonさんのデータを例に取りますと,データを表す(X, Y)に度数を表すZを加えて,
  209 211 213 215 217 219 221 224
13 1
11    1
9       1 
7          1
5            1
3               1
1                 1
0                    ...続きを読む

QQC活動は絶対するべきですか?

私の勤めている会社(製造業)ではQCサークルがあります。
そのQCサークルをする意味が全くわかりません。
それは何故かというと

 1.全社員がQCサークルに参加していない(ごく一部の社員のみで活動している)
 2.元々、サークルというのは強制ではないはず!?
 3.仕事の一部のはずなのに遅くまで残って活動しても当たり前の残業代が出ない

1について、ごく一部の社員だけがするQCサークルに何の意味があるのか?
みんな仕事の残業もあり体も疲れているのに、QCサークルに参加していない人の批判が出る
事によって社員同士の仲が悪くなる。(社員から不平不満が出る→自分も参加したくない)

2について、QCサークルは絶対強制ならば、課によってするしない等があってはならないはず。
でも課によっては社員が全く参加せず、発表間近になって係長などがあわてて資料作成して
いたりするので強制とは言えないと思う。

3について、仕事の改善としてQCサークルがあるならば、仕事の一部だと思うし残業代も
当たり前に出すのが当然だと思う。

以上の私が思う事から、QC活動の意味がわかりません。
仕事も残業があり、休みの日も休日出勤をさせられ、その上QC活動も自主的に行いなさい
などと言いながら、実際はしないと怒る上司がいるこの現状はとても納得出来ません。

QC活動を絶対しなければならないと言われる方に質問です。
1~3の疑問も含め、納得のいくご回答をよろしくお願い致します。

私の勤めている会社(製造業)ではQCサークルがあります。
そのQCサークルをする意味が全くわかりません。
それは何故かというと

 1.全社員がQCサークルに参加していない(ごく一部の社員のみで活動している)
 2.元々、サークルというのは強制ではないはず!?
 3.仕事の一部のはずなのに遅くまで残って活動しても当たり前の残業代が出ない

1について、ごく一部の社員だけがするQCサークルに何の意味があるのか?
みんな仕事の残業もあり体も疲れているのに、QCサークルに参加していない人...続きを読む

Aベストアンサー

ANo5です。

補足質問を頂戴いたしましたが、大手の会社では女性パート社員だけのQCサークルグループも珍しくありません。

確かに、パート社員はQCサークル活動を頑張っても課長や部長のような管理職に昇進することはないと思いますが、直属上司の評価によって「時給が上がる」ことはありますし、パート社員にも賞与を支給する企業では上司評価の高いパート社員の賞与額は評価の低いパート社員より支給額が多くなります。

なお、QCサークル活動によって勤務先に貢献しても見返りが少ないと思えばバカらしくなるでしょうけど、正しいQC手法をマスターすれば家庭の家事にも応用することが出来ますから、勉強した結果は無駄にはならないはずです。

ちなみに、昔の日本製品(MADE IN JAPAN)は「安かろう悪かろう」と海外では低い評価でしたが、QCサークル活動を各企業が行うようになってからの日本製品は「高くても高品質」であるとの評価になりました。
今では、QCサークル活動をマスターした多くの企業はISO(国際標準化機構)認定企業となって高い信頼を得てます。

QQCサークルで備品類の整理整頓をする場合の進め方

今度、職場のQCサークルで備品類(工具なども含め)の整理整頓を
することになり、備品類をリストアップし近々写真も撮る予定でいますが
リストアップしたリストをどうするのか、最終的な方向も定まらず、メンバーから写真は要らないのでは?などの声もあり、これからどう進めればよいのか迷っています。
整理整頓のQCサークルをされた方はどう進めたのか、ご伝授をお願いします。

Aベストアンサー

QCサークルに限らず、改善手法の始めは、分析することです。

一つの例です。
備品をリストアップしたら、それぞれの備品ごとに
1.使用頻度
2.使用者数
などを書き込んでいきます。(必要なら調査)

その上で、使用頻度の低い備品については、在り処がはっきりとわかれば利用するのに多少不便でも仕方が無い場所、使用頻度の高い備品は、利用しやすい場所、
また多数の人が利用する備品は誰にでも不便でない場所、特定の人が使うのであればその人にとって便利な場所を決めます。
また、必ずではなくても多くの場合に対になって使うような備品であれば、お互いに近い場所を決めます。

最後に場所が決まったら、定位置になくてはならないものが確実にあるような工夫を考えます。
リストでもいいですし、定位置に物が置かれたイラストや写真でもいいでしょう。

こんなのが基本的な手法ではないでしょうか?


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