工場で使える品質管理（パレート図編）

《工場で使える品質管理》 ～パレート図編～ URL http://matsui-ss.com/ （２０２２年１月作成）

目次 前書き ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ p.2 使用する場面の例・・・・・・・・・・・・・・・ p.3 パレート図の作成 ・・・・・・・・・・・・・・ p.4 使用項目によるパレート図の違い・・・・・・・・・ p.5 機械ごとのパレート図・・・・・・・・・・・・・ p.6 不良率計算時の注意点 ・・・・・・・・・・・・・ p.8 1

前書き 品質管理の勉強を始めると、「ＱＣ7つ道具」というものを目に します。①チェックシート、②パレート図、③特性要因図、④グ ラフ、⑤散布図、⑥ヒストグラム、⑦層別 と呼ばれるものです。 今回の資料では、ＱＣ7つ道具のひとつであるパレート図がどの ようなものなのか、具体的な作成方法や見方に付いて解説してい きます。 2

使用する場面の例 パレート図とはどのようなものか見てみましょう。製造業の 工場で発生する問題は、日常的によく発生するものから数年 に一度しか発生しないものまで様々なものがあります。一方、 実際に取り組める問題は時間や人数などの制限から限られ ており、全ての問題に対処することは現実的ではありません。 どの問題から手を付けるべきなのかを知る為の道具として、 パレート図は有効です。金属切削部品の加工をしている工場 において、部品Ａの不良損失金額について見てみましょう。 1個当たりの 不良数 損失金額（円） 不良項目 損失金額（円） ① ③＝①×② ② 傷 145 50 7250 打痕 100 80 8000 寸法違い 64 500 32000 材料不良 58 200 11600 切粉付着 50 20 1000 位置ズレ 10 500 5000 洗浄不足 25 100 2500 損失金額が大きい順に まとめて整理 損 失 累 金 計 額 比 （ 率 千 円 ） 3

パレート図の作成 パレート図の作成結果は前ページの様になりますが、大ま かな作成手順は以下の様です。 ≪ステップ１≫分類項目を決める 前ページの例では、傷、打痕、寸法違いなどに定めました。 ≪ステップ２≫データを集める 不良数の集計、及び各分類項目ごとの損失金額を決定する。 ≪ステップ３≫データを整理する 前ページの表の様に、分類項目ごとの合計損失金額を計算、 また、その金額が大きい順に棒グラフを繋ぎ合わせる。累計 比率についても計算してまとめる。 実務上ではエクセルなどの表計算ソフトを使うことで簡単に パレート図を作成することができます。詳しくは市販書等でお 調べください。 今回の例では前ページのパレート図から、「寸法違い」によ る損失金額が全体の50％近くを占めており、「寸法違い」の 対策の優先順位が高いことが分かります。 4

使用項目によるパレート図の違い 今までは損失金額に注目してパレート図を作成していまし たが、不良数に注目するとどうなるでしょう？以下の様なパ レート図が作成され、損失金額によるパレート図では比率1位 だった「寸法違い」が比率3位となっています。このように、何 に注目するかによって同じデータでもパレート図は変わってき ます。例えば、「不良による経営への影響が知りたい」場合は 損失金額によるパレート図を利用し、「工場にて不良対応に よるチョコ停を少なくしたい」場合は不良数によるパレート図 で判断するなど、目的によって使い分けが必要です。 不 良 累 数 計 （ 比 個 率 ） 損 失 累 金 計 額 比 （ 率 千 円 ） 5

機械ごとのパレート図 ページ３に示した各不良数のデータは、実は機械1と機械2 の２つの機械から生産された製品のデータであり、機械毎の 不良数は以下の表のとおりだったとします。   機械ごとの項目別不良数 （個） 傷 打痕 寸法違い 材料不良 切粉付着 位置ズレ 洗浄不足 機械1 120 80 10 29 45 8 20 機械2 25 20 54 29 5 2 5 合計 145 100 64 58 50 10 25 このとき、機械ごとのパレート図は以下の様になります。 不 良 累 数 計 （ 比 個 率 ） 不 良 累 数 計 （ 比 個 率 ） 6

機械ごとのパレート図 前ページの機械ごとのパレート図を見ればお分かりの様に、 機械１での不良は傷や打痕が多いのに対し、機械２での不 良は寸法違いが多いです。機械加工の量産生産では一般的 に、プログラムや治工具の調整を行う「段取り業務」と、1個ず つ機械へ材料投入を行う「脱着業務」に分かれます。機械１ では傷や打痕の不良が多いのは、「脱着業務」に問題がある 可能性があります。一方、機械２では寸法不良が多いですが、 それは治工具の調整を行う「段取り業務」がうまくできていな いからなのかもしれません。 このように、製品全体だけではなく生産する機械ごとに分け て調査を行うことによって、新たな発見がある可能性がありま す。 7

不良率計算時の注意点 パレート図から内容は少し離れるのですが、不良率を計算 する際の注意点を挙げさせていただきます。 今、製品１と製品２をそれぞれ機械Ａ，機械Ｂで生産すると します。この時の各生産数と不良数を以下表に示します。 製品１ 製品２ 製品１と製品２の合計 生産数 不良数 生産数 不良数 生産数 不良数 不良率 不良率 不良率 (個） （個） (個） （個） (個） （個） 機械Ａ 800 44 5.5% 200 7 3.5% 1000 51 5.1% 機械Ｂ 200 14 7.0% 1800 72 4.0% 2000 86 4.3% 製品１のみに注目すると、 機械Ａの不良率（5.5％）＜機械Ｂの不良率（7.0％） 製品２のみに注目すると、 機械Ａの不良率（3.5％）＜機械Ｂの不良率（4.0％） と、ともに機械Ａの不良率の方が低いですが、製品１と製品２ の合計に注目すると、 機械Ａの不良率（5.1％）＞機械Ｂの不良率（4.3％） と、機械Ｂの不良率の方が低い結果となります。 これは、機械Ａと機械Ｂで主に生産している製品が異なるこ とに起因しています。機械Ａは不良が出やすい製品1をメイン に生産する一方、機械Ｂは不良が出にくい製品2をメインに生 産することから、上記の様な逆転現象が発生します。 上記の様に、部分に分解された結果だけを見て「全体でも そうだろう」と直感的に思ってしまいがちですが、場合によっ ては全体では異なる結果となる場合があります。分析手法と は基本的に「全体を分けて考える」手法ですが、取扱いには 注意が必要です。 8 ＜ ＜ ＜