こんにちは、かじつとむです。
品質管理においていろいろなQC7つ道具について解説してきました。
今回は、QC7つ道具として最後の1つである層別についてより詳しく解説します。
この記事を読むことで以下のことがわかります。
- 層別とはどういったものなのか理解できる
- 層別のポイントや目的について理解できる
それではいってみましょう！
QC7つ道具 層別とは
層別とは、データを同じ共通点や特徴を持つ項目にわけることです。
たとえば、日付・曜日・不良項目・機械・拠点・材料・方法別といったような項目にデータをわけることです。
層別の目的は、項目にわけることでデータの違いを見つけることです。
一見すると違いのないデータに対して層別を行うことで、データに隠されている事実を読みとることが可能になります。
たとえば、散布図を工程別に層別すると以下のようになります。
工程別にわける前の散布図は一見すると無相関の関係のように見えます。
しかし、A工程とB工程に層別した結果、散布図には正の相関があることがわかりました。
このように層別をすることで、データの隠れた事実を読み取ることが可能になるのです。
また、層別は今まで行ってきたQC7つ道具とは違い、データの前処理をするためのテクニック的な位置付け取り扱われます。
すなわち、他のQC7つ道具であるグラフや散布図、ヒストグラムでデータの可視化をする前にデータの前処理として層別を行います。
以上が層別の概要となります。続いては層別をするときのポイントを解説します。
QC7つ道具 層別のポイント
層別をするためのポイントは2つあります。
- 結果で層別する
- 要因で層別する
それぞれのポイントについて詳しく説明します。
QC7つ道具 層別のポイント その1：結果で層別する
層別するときのポイントその1は、結果で層別することです。
これは、結果で層別を行い要因の違いを見ることをいいます。
たとえば、各拠点の売上という結果に対して、売上が多い拠点と売上の少ない拠点という要因で層別をし、それぞれの拠点の営業活動の違いを観察します。
不良が多いという結果に対しても、1週間のなかで不良率が多い日と少ない日という要因で層別をし、それぞれの4M（作業者・機械・材料・作業方法）の違いを検討します。
このように結果の大小から、要因を層別することで調査すべきポイントを絞ることができるため、結果で層別することは問題を整理するのにおすすめの方法となります。
QC7つ道具 層別のポイント その2：要因で層別する
層別する時のポイントその2は、要因で層別することです。
これは、要因で層別を行い特性の違いを見ることができます。
特性要因図を作成し、影響が大きいと思われる要因を取り上げて層別します。もし違いが見つからなければ、特性要因図にある別の特性で層別をし、再度データを確認します。
特性要因図については以下の記事にてまとめておりますので、よろしければ参考にどうぞ！
たとえば、不良数が多いという問題に対して、特性要因図を使って要因を整理します。
整理した要因のなかで4M（作業者・機械。材料。作業方法）に違いがありそうだと感じれば、4Mについての層別を行い、不良数の違いを確認します。
そのなかで最も不良数に違いがあった要因を見つけ出すことで、解決策を検討していきます。
たとえば、作業者による不良数の違いが顕著であった場合に作業の教育を行うことで解決できそうだといった対策を検討することが可能になります。
このように、要因で層別することで要因を理解し対策を打ちだすことが可能になります。
QC7つ道具 層別について：まとめ
いかがでしたでしょうか？以下まとめです。
- 層別とは、データを同じ共通点や特徴を持つ項目にわけること
- 層別の目的は、項目にわけることでデータの違いを見つけだすこと
- 層別のポイントは、結果で層別することと要因で層別することである
みなさんも層別という方法を活用しながら、データの考察や問題の検討に役立ててください！
QC7つ道具についてもっと勉強したい方へ
QC7つ道具についてもっと勉強したい方は、「図解入門ビジネスQC七つ道具がよ~くわかる本 (How‐nual Business Guide Book)
」がおすすめです。
この本では、QC7つ道具に特化して解説している本となります。
まず、どのようにQC7つ道具を活用すれば良いかを勉強した後に、QC7つ道具について具体例を用いながら解説しています。
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各章の最後には、演習問題もありますので実践的にQC7つ道具を勉強することができます。
QC7つ道具についてより深く、実践的に学びたい製品開発者や工場勤務者にはぜひ読んでほしい一冊となります。
みなさんもぜひこの本を読んでQC7つ道具の勉強に役立てたら幸いです！
最後までこの記事を読んでいただきありがとうございました！
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