シックスシグマの原則とツール
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リーンシックスシグマに関するシリーズの第3回へようこそ。最初の投稿「リーンとシックスシグマの方法論とは」で見たように、リーンとシックスシグマは、それぞれ生産プロセスの全体的な無駄と変動を減らす補完的な継続的改善の方法論です。 2番目の投稿「リーンの原則とツール」では、リーンの主要な原則、ツール、および方法論のいくつかについて詳しく説明しました。ここで、シックスシグマのハイレベルな議論でシリーズを締めくくります。シックスシグマツールキットには、説明されていない多くのツール（Failure Mode Effects Analysis（FMEA）、IPOダイアグラム、信頼区間、ヒストグラム、パレート図、Fテスト、Design for Six Sigma（DFSS）など）があります。ここ。ここでの焦点は、シックスシグマを効果的にする統計的現実について議論することです。
シックスシグマは、統計ツールを使用して欠陥と無駄の根本原因を特定して排除し、欠陥の原因となる変動を特定することを目的としています。シックスシグマの方法論では、問題を効果的に解決する唯一の方法は、根本的な原因を完全に排除することです。
これは、100万回の機会あたり3.4以下の欠陥を達成するために努力するプロセス改善に焦点を当てた測定ベースの戦略です。シックスシグマの欠陥は、お客様の仕様外のものとして定義されます。シックスシグマの機会は、欠陥が発生する可能性の合計数です。
シックスシグマの教義
シックスシグマは、シックスシグマの教義を構成する3つの重要なアイデアに基づいています。- 安定した予測可能なプロセス結果を達成する（つまり、プロセスの変動を減らす）ための継続的な取り組みは、ビジネスの成功にとって非常に重要です。
- 製造およびビジネスプロセスには、測定、分析、制御、および改善できる特性があります。
- 持続的な品質改善を達成するには、組織全体、特にトップレベルの管理者からのコミットメントが必要です。
シックスシグマ方法論：DMAICプロセス
DMAICは、データによって駆動されるシックスシグマの問題解決方法論です。 5段階のプロセスは、頭字語の各文字で説明されています。
- 定義 -問題、プロジェクトの目標、改善の領域、または顧客の要件を説明してください。
- 測定 -プロセスのパフォーマンスを測定します。
- 分析 -欠陥や変動の考えられる根本原因を分析して特定します。
- 改善 -根本的な原因を排除することにより、運用を改善します。
- 管理-改善プロセスの品質管理。
フェーズをさらに細かく分けてみましょう：
定義
問題、目標、または改善の領域が説明されたら、プロセスの動作に関連するさまざまな入力変数と出力変数を特定することを試みることが重要です。多くの場合、出力変数は仕様から外れている変数です。どの入力変数が出力変数の変動を引き起こしている可能性があるかを特定することが重要です。
測定
出力動作の原因となっている入力変数が特定されると、分析を開始するのに十分なデータを提供する測定計画を作成することができます。このフェーズでは、主要な入力変数と出力変数に関するデータが収集されます。これは、後で行われた改善の測定に使用するためのパフォーマンスベースラインが開発されるフェーズでもあります。原則として、プロセスの動作を表すのに十分なデータを提供するには、少なくとも30回の観測が必要です。
分析
データが収集されると、分析されて、最も可能性の高い3〜5つの潜在的な根本原因が特定されます。これは、統計ツール、プロット、およびチャートを使用して、各潜在的な根本原因の寄与を理解するための継続的なデータ収集とレビューによって達成されます。 DMAICプロセスは反復的であり、すべての有効な根本原因が特定されるまで繰り返されます。
改善
分析フェーズで特定された有効な根本原因に基づいて、過度の変動がなくなるまでプロセスが調整されます。目的の結果が得られるまで、測定フェーズと分析フェーズが繰り返されます。
コントロール
望ましい結果が達成されると、過度の変動の原因が排除されるように改善が制度化されます。このステップには、出力が引き続き許容可能な品質レベルであることを保証するための管理計画を伴う必要があります。管理計画には、統計的プロセス管理を実装してプロセスを監視し、プロセスが長期にわたって適切に機能し続けることを確認することが含まれます。この管理計画には、問題が発生した場合の対策も含める必要があります。
まとめ： DMAICは問題解決の方法論であり、実践者が過剰な変動を伴う問題に取り組み、体系的に解決するのに役立ちます。
統計的プロセス制御
統計的プロセス制御は、プロセスが製品またはプロセスの基準を満たしているかどうかを測定するツールです。プロセスが長期にわたって能力があり安定している場合、プロセスが生成するように設計された結果が達成されます。
これらの重要な概念をよりよく理解するために、例を使用してみましょう。マフィンを焼くことを考えてください。
プロセス能力と変動
プロセスは入力を出力に変換しています。この場合、材料は入力です。理想的なマフィンを得るには、マフィン生地を中に入れてオーブンを特定の時間、特定の温度に到達させる必要があることが知られています。
オーブンが正しく機能していると仮定しましょう。それは私たちが望むものを作り出すことができます-正確にそして完璧に焼かれた暖かいマフィン。オーブンが正しく機能しているという事実は、焼き菓子が正しく出てくることを保証しますか？
もちろん違います。
オーブンが正常に機能しているのに、マフィンが不足している不安な子供たちがドアを開け続けて、マフィンがまだ完成しているかどうかを確認した場合はどうなりますか？タイマーが切れると、マフィンは半分焼けただけになります。これは、変動の特別な原因の例です。プロセスが制御不能であるため、望ましい結果が得られていません。プロセスは可能であり、適切に使用されたときに私たちが望むものを提供しますが、それは制御されていません。
オーブンが最適に機能していることを確認した場合—適切な温度で、オーブンのドアを閉じた状態で 所定の時間—プロセスは制御に戻ります。現在、機能と制御の両方を備えたプロセスがあり、理想的なダースのマフィンを生成することが合理的に期待できます。
上記のような変動のすべての特別な原因が排除された場合、プロセスは制御されていると見なされ、発生するすべての変動は、プロセス自体に固有の変動です。これらには、測定された成分のわずかな変動とオーブン温度のわずかな変動が含まれます。ただし、このプロセスは、これらの（固有の）変動の原因があっても、望ましい結果を生み出すのに十分な堅牢性を備えています。
まとめ： プロセス能力は、プロセスが望ましい結果を生み出す能力の尺度です。つまり、プロセスが制御されている場合に、プロセスが本質的に生成する欠陥の割合を知ることができます。望ましい結果：1ダースの完全に焼き上げられたマフィン。
標準偏差
理想的なマフィンを焼く方法がわかったので、標準偏差を紹介します。
標準偏差（Ϭ）は、変動の尺度であり、プロセス能力の計算に使用される数値です。分散の平方根として計算されます。
言い換えると、プロセスは、動作するように設計された方法で動作または動作しています。データがランダムでない場合は、その動作を説明するロジックが必要です。それが変動の特別な原因です。
次に、経験則があります。このルールは、ランダム分布の場合、次のことを示しています。
- 観測値の68％は、プラスマイナス1標準偏差の範囲内になります
- 観測値の95％は、プラスマイナス2標準偏差以内になります
- 観測値の99.7％は、プラスマイナス3標準偏差の範囲内になります
シューハートは、管理限界を含む管理図（以下を参照）も設計しました。管理限界は通常、平均からプラスマイナス3標準偏差の距離です。また、データポイントが管理限界内にある場合、品質レベルは少なくとも99.7％良好であることがわかっています。
仕様や仕様限界（公差）には注意を払っていませんのでご注意ください。制御されているプロセスは、生産するように設計された（必ずしも意図されたものではない）ものを生産しています。したがって、実際には悪い出力を生成している可能性があります。
工程能力指数と統制
シックスシグマでは、工程能力指数（Cpk）は、クライアントの許容範囲内で製品を生産するプロセスの能力を測定するために使用される統計ツールです。 Cpkが高いほど、許容範囲と比較してプロセス分布が狭くなり、出力がより均一になります。
Cpkは、次の式を使用して計算されます。ここで、UCLは管理上限を示し、LCLは管理下限を示します。
Cpk =min（UCL-μ、μ-LCL）/（3σ）
Cpkが高いほど、より良い（2.0に近い方が優れています）場合、1.33のCpkは、制御され、仕様を満たすプロセスの最低値を本質的に示します。
これで、プロセスが機能し、制御できるかどうかがわかります。定義上、プロセスが生成するように設計された結果が生成されます。 SPCを使用してプロセス制御を測定する方法と、プロセスを制御し続けることの重要性について説明しました。
仕様の制限は、プロセスの許容範囲に関連しています。たとえば、ネジの寸法を直径3インチ（3インチ）にすることができます。しかし、ピンを製造するプロセスに固有の変動にどのように対応するのでしょうか。私たちは公差を提供することによってそれを行います。直径3インチプラスマイナス3000インチ（.003インチ）のネジで十分であると判断されます。その直径の範囲内のすべてのネジは、そのアプリケーションで正常に機能します。
NIST（National Institute of Standards and Technology）によると：
「工程能力は、工程能力指数を使用して、管理中のプロセスの出力を仕様限界と比較します。比較は、6つのプロセス標準偏差単位（プロセス「幅」）で測定された、プロセス仕様間のスプレッド（仕様「幅」）とプロセス値のスプレッドの比率を形成することによって行われます。」
>工程能力指数は、出力が既存のターゲットにどれだけ近いか、および平均パフォーマンスがどれだけ一貫しているかを判断するために使用されます。したがって、将来の出力パフォーマンスと一貫性を予測するために使用できます。
工程能力指数と標準偏差
私たちの目的のために、私たちが知る必要があるのは、良い部品を生産するプロセスの能力を決定できるということだけです。これは、次のように答えるのと同じです。
- 出力の何パーセントが顧客の仕様を満たしますか？*
- 3インチプラス直径3000分の3（3.003インチ）よりも大きいネジはいくつありますか？
- 3インチより小さく、直径が3000分の3（2.997インチ）未満のネジはいくつありますか？
覚えているかもしれません：
変動の3つの標準偏差の測定値は、生産された優れた作業の99.7％の品質レベルを意味します。これは、プロセス能力の測定値1に相当します。
文献はほぼ一致しています：
少なくとも1.33の工程能力（CpおよびCpk）測定値が必要です。
これにより、シフトとドリフトと呼ばれるプロセスが可能になり、プロセスの通常の変動により、変動がない場合には発生しない欠陥が発生します。
しかし、常に変化があります。重要なのは、欠陥を回避するために適切なプロセス制御を維持することです。
繰り返しますが、NISTによると：
「工程能力指数は、プロセスの変動性とプロセスの仕様の両方を使用して、プロセスが「能力がある」かどうかを判断します。」
シフトとドリフト
良好なプロセス制御を維持する上での主な問題は、初期設定がどれほど厳しくても、時間の経過とともにプロセスがシフトしてドリフトすることです。これが発生した場合、覚えておくべき重要なポイントは、プロセス平均が移動すると、可変範囲全体も移動しますが、仕様の制限は固定されたままであるということです。
まとめ： シックスシグマを使用すると、プロセスが可能かどうかを理解し、プロセス制御とプロセス能力を測定することができます。 「管理下にある」プロセスが望ましい結果を生み出すことができる限り（少なくとも1.33の工程能力指数）、管理下にある限り適切に実行する必要があります。シックスシグマまたはリーンの詳細については、www.cmtc.comにアクセスし、[サービス]オプションを選択してください。
CMTCの担当者
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