統計的品質管理（SQC）の導入と実践のポイント

セミナータイトル

統計的品質管理を各職場で実践的に活用して、さらなる品質向上を目指そう！不良発生によるコストを抑えよう！

統計的品質管理（SQC）の導入と実践のポイント

セミナー概要

【講座の内容】

【受講対象】

主として製造業の品質保証部門、製造部門、開発･設計部門の方

間接部門、スタッフ部門の方

非製造業の方

【予備知識】

QC7つ道具を一通り学んだ方

【修得知識】

SQCに関連する個々の技法のポイント、SQCを導入･実践する場合の注意ポイントについての基本事項。

【講師の言葉】

統計的品質管理という言葉は、企業、特に製造業で仕事をされている方はすでにご存知と思います。しかし、その概念をどこまで正しく理解し、そしてどこまで実践的に活用されているでしょうか。

　本セミナーでは、QC7つ道具等の統計的品質管理に関係する個別の知識をすでにお持ちの方を対象に、それらの知識の主だった部分の再確認と共に、それらを組み合わせて使うこと及びどのような統計をどのように実際的に活用するかという方法をご説明します。また、統計的品質管理を実践する場合の落とし穴（失敗事例）も解説します。さらには､その前段として品質管理の正しい理解の確認も含みます。言うまでもありませんが、品質管理とはプロセス（工程）のアウトプット（完成品）を検査することだけを意味するのではありません。

　本セミナーを受講していただくことで、品質管理の概念を正しく理解した上で、統計的品質管理を各職場で実践的に活用していただきたいと期待しています。

【プログラム】

Ⅰ． 統計的品質管理（SQC）とは何か

　　１． 品質管理（QC）の本当の意味

　　　　ａ． Q=品質

　　　　ｂ． C=管理

　　２． “統計”をどう使うか

　　　　ａ． 既に統計を使っている?

　　　　ｂ． ばらつきも気にする必要がある

　　　　ｃ． 記述統計と推測統計

　　３． SQCの概略の歴史

Ⅱ． SQCの必須技法の確認

　　１． ヒストグラム、パレート図、散布図

　　２． 層別

　　３． 正規分布

　　４． 管理図

　　　　ａ． 計量値管理図

　　　　ｂ． 計数値管理図

　　５． 工程能力（工程能力指数

　　　　ケーススタディ：Cp値が高ければ安心?

Ⅲ． データを集める

　　１． SQCと言っていなくてもデータを使っている

　　２． データの性質（種類）を理解する

　　　　ａ． 計量値

　　　　ｂ． 計数値

　　３． ばらつきのあるデータの中心値とばらつきの程度を表現する

　　４． データ収集の落とし穴

Ⅳ． データの解釈のポイント（分布と時系列）

　　１． 個々のグラフを読み取る

　　　　ａ． 事例：サプライヤA社とB社のどちらがよい?

　　２． 組み合わせて考える

　　　　ａ． 事例：サプライヤA社とB社のどちらがよい?（続き）

Ⅴ． 状況別、誰が改善できるか?（ばらつきの源）

　　１． 管理図で異常が出ていないのに出荷検査で不良品が出ている

　　２． 管理図で異常が出た

　　３． 管理図で異常が出ていないし、出荷検査でもほぼ100%合格している。しかし､顧客からはばらつきの削減を求められている。

　　４． 突き止められる原因と突き止められない原因

Ⅵ． SQCの導入のポイント

　　１． 誰を巻き込むべきか

Ⅶ． SQCの実践のポイント

　　１． 手段と目的（QC=管理図の作成 ではない）

　　２． 抵抗への対処（自社の企業カルチャの理解）

　　３． 事例：A社/B社（QC活動をしているのに成果がある/ない）

Ⅷ． SQCは改善活動

　　１． 技法の知識と知恵の活用

　　２． 再発防止