品質管理には完全なシステムがあり、生産と科学技術の発展とともに徐々に生産され、完成されます。その管理内容には、品質方針、目標および責任の決定、ならびに品質システムにおける品質計画、管理、保証および改善を通じてそれらを達成するためのすべての活動が含まれます。品質管理についてよく語られますが、方法論の観点から品質管理を紹介することはほとんどありませんので、本記事では品質管理の手段であるツールと手法に焦点を当てます。
01 五大道具
1) 統計的工程管理（SPC、統計的工程管理）
統計分析技術を適用して生産プロセスをタイムリーに監視し、生産プロセス中の製品品質のランダムな変動と異常な変動を科学的に区別し、生産プロセスの異常な傾向を早期に警告し、生産管理者が次のような対策を講じることができます。異常を排除し、プロセスを回復するためのタイムリーな措置を講じ、品質の向上と管理の目的を達成するために安定しています。
2) 測定システム分析 (MSA、測定システム分析)
数学的統計とグラフを使用して測定システム出力の誤差を分析し、測定システムが測定パラメータに適しているかどうかを評価し、測定システム誤差の主成分を特定します。一般的に使用される手法としては、定量分析（範囲法、平均範囲法など）、カウント分析（クロスオーバー法）、破壊分析（ネステッド法）などがあります。
3) 故障モードおよび影響解析 (FMEA、故障モードおよび影響解析)
製品・プロセス・サービス等の企画・設計段階において、製品を構成するサブシステムやコンポーネント、プロセスやサービスを構成する手順を一つ一つ分析し、潜在的な故障モードを洗い出し、その可能性を分析します。リスクは、事前に対策を講じることにより、障害モードの深刻な手順を減らし、発生する可能性を減らし、品質と信頼性を効果的に向上させ、顧客満足の体系的な活動を確保します。
4) 高度な製品品質計画 (APQP、高度な製品品質計画)
製品が顧客を満足させるために必要なステップを特定し、定式化するための体系化された方法。製品品質計画の目標は、関係者全員との連絡を容易にして、必要な手順が予定どおりに完了するようにすることです。効果的な製品品質計画は、顧客満足度の達成に努めるという目標に対する企業のトップマネジメントの取り組みにかかっています。導入の利点は、顧客を満足させるためにリソースを振り分け、必要な変更を早期に特定し、後からの変更を回避し、高品質の製品をタイムリーに最低コストで提供できることです。
5) 生産部品承認プロセス（PPAP、生産部品承認プロセス）
生産材料およびバルク材料を含む、生産部品の承認に関する一般要件を指定します。PPAP の目的は、サプライヤーが顧客の技術設計記録と仕様のすべての要件を正しく理解しているかどうか、またその生産プロセスが実際の生産プロセスで指定された生産サイクルに従って顧客の要件を満たす潜在的な能力を備えているかどうかを判断することです。これは、製品の最初のバッチが出荷される前に、製品の承認および認識手順を通じて、生産ツールおよびプロセスによって製造された製品が技術要件を満たしていることを検証するために使用される実用的なテクノロジーです。
02 7つのメソッド
1) チェックリスト
チェックリストとは、確認が必要な内容や項目を一つずつ列挙し、定期的または不定期に一つずつ確認し、問題点を記録していく方法で、チェックリストやスポットチェックリストと呼ばれることもあります。例：検査票、診断票、業務改善チェックリスト、満足度調査票、評価票、監査票、5S活動チェックリスト、技術異常分析票など。
実装手順:
①検査対象を決定する。
② チェックリストを作成します。
③ チェックリストの項目に従って確認し、記録する。
④ 検査で発見された問題点を適時に改善するよう責任部門に要求する。
⑤ 検査員は定められた期間内に改善効果を確認します。
⑥定期的な総括と継続的改善。
2) レイヤー法
分類方法とは、特定のテーマについての多数の視点、意見、アイデアをグループに分類したり、収集した大量のデータや資料を相互の関係に基づいてグループ化したり、分類したりすることです。層別法はプラトン法やヒストグラム法など他の7つの手法と組み合わせて使用するのが一般的ですが、単独で使用することもできます。例:サンプリング統計テーブル、不良カテゴリ統計テーブル、ランキング リストなど。
実装手順:
① 研究テーマを決める。
② フォームの作成とデータの収集。
③ 収集したデータをグループにグループ化します。
④ 比較分析、データを分析し、内部原因を見つけ出し、改善項目を決定します。
3) プラトン
プラトンの利用は層別法を前提としており、層別法で定められた項目を降順に並べ、累積値のグラフを付加しています。重要な問題を特定し、重要な少数派と有用な多数派を把握するのに役立ち、カウント値の統計に適しています。ABC 図と呼ぶ人もいます。また、プラトンの並べ替えが大きいものから小さいものになるため、順列図とも呼ばれます。 。
実装手順:
① データを収集し、階層別の方法で分類し、プロジェクト全体に占める各階層項目の割合を計算します。
② 機密データを集計し、多い順に並べて累積割合を計算します。
③ 横軸と縦軸のスケールを描きます。
④ ヒストグラムを描画します。
⑤ 累積曲線を描きます。
⑥必要事項を記録する
⑦ プラトンの分析
⑧ポイント：
A プラトンには 2 つの縦軸があり、左の縦軸は一般に量または量を示し、右の縦軸は一般に量または量の累積割合を示し、B プラトンの横軸は一般に影響度に応じた検査項目を左から右に配置します。 C プラトンを描くとき、各アイテムの頻度または金額に応じて、左縦軸に対応する長方形を描き、右縦軸に対応する各アイテムの累積頻度を描いて点を描き、これらの点を置きます順番に線に接続します。
4) 因果関係図
特性要因図とも呼ばれる特性要因図は、主に品質特性と品質特性に影響を与える考えられる原因との因果関係を分析するために使用され、現状を把握することで問題の解決を促進します。原因を分析し、対策を講じる 品質特性を分析する手法の一つで、特性に影響を与える可能性のある要因（原因）と結果（結果）を関連付けるためのツールです。特性要因図とも呼ばれます。
実装手順:
① 特性要因図分析チームを設置します。できれば 3 ～ 6 人、できればさまざまな部門の代表者で構成します。
② 問題点を特定する。
③ 主線の主骨、中骨、小骨を描き、主な理由を特定します（一般的に、5M1Eの6つの側面、つまり人、機械、材料、方法、手段、環境から理由を見つけます）。
④参加者は熱心に議論し、主要な理由に従って分析し、中程度または軽微な理由を見つけて因果関係図に描きました。
⑤ 因果関係図グループは合意形成を図り、問題の原因である可能性が最も高い項目を赤ペンまたは特別なマークでマークします。
⑥必要事項を入力します。
5) 散布図
二つの変数に相関関係があるかどうか、相関関係があるかどうかを把握するために、因果関係に相当するデータをXY軸座標系上に描画したものを「散布図」といい、「相関図」とも呼ばれます。
実装手順:
① 調査対象の 2 つの変数を決定し、少なくとも 30 グループの最新の関連データを収集します。
② 2 つの変数の最大値と最小値を求め、2 つの変数を X 軸と Y 軸に描画します。
③ 座標系上の対応する 2 つの変数を点の形でマークします。
④ 絵のタイトル、作者、制作時期などの項目が含まれます。
⑤ 散布図の相関関係と相関度を解釈します。
6) ヒストグラム
ヒストグラムは、ある製品やプロセスの特性値を対象として、正規分布（正規分布とも言います）の原理を利用して、50個以上のデータをグループ化し、各グループの出現数を計算し、類似したヒストグラムを使用します。それらを横軸に描きます。
実装手順:
① 同じ種類のデータを収集する。
② 範囲（全範囲）R=Xmax-Xminを計算します。
③グループ数Kを設定：K=1+3.23logN
④ 測定の最小単位を決定します。つまり、小数点以下の桁数が n の場合、最小単位は 10-n です。
⑤ グループ距離 h、グループ距離 h=範囲 R/グループ数 K を計算します。
⑥ 各グループの上限値と下限値を求める 第 1 グループの下限値 = X min - 最小測定単位 10-n/27 第 2 グループの下限値 (第 1 グループの上限値) = 第 1 グループの下限値 + グループ距離h;
⑦ 各グループの中心値を計算します。グループ中心値 = (グループ下限値 + グループ上限値)/2。
⑧度数表を作成する; ⑨度数表に従ってヒストグラムを描画します。
7) 管理図
管理図法とは、現場で収集した品質特性値を用いて管理図を作成し、その図形を観察することで製品の製造工程の品質状態を判断する、予防を重視した品質管理手法です。管理図は多くの有用な情報を提供し、品質管理の重要な方法の 1 つです。
実装手順:
管理図の作成には通常、次の手順が含まれます。
指定されたサンプリング間隔とサンプル サイズに従ってサンプルを抽出します。
B サンプルの品質特性値を測定し、その統計値を計算します。
C 管理図上に点を描画します。
D 生産プロセスに並列性があるかどうかを判断します。