introducing minitab 4 - 統計解析ソフトminitab 17による品質の分析
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品質の分析
株式会社構造計画研究所
スタッフ
オンライン書店の配送センターの改善
• ストーリーあるオンライン書店を経営する企業で、顧客に注文品を発送する つの地域配送センターを保有しています。
これまでに実施したグラフによる分析および統計分析から、西部配送センターの配達日数が統計的にもっとも短いことが示されました。
• ここでの分析の目的西部配送センターの工程が正常に管理されているかどうか、また規格内で機能するかどうかを判断します。
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サンプルデータを開く
• メニューから ファイルワークシートを開く を選択
• 画面左下の サンプルデータフォルダ内を見る をクリック
• 入門 フォルダを選択し、 開くをクリック
• 品質 を選択し、 開くをクリック
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サンプルデータについて
• 日付（日付）データを取得した日付
• 日数（数値）配送日数
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ここで扱う機能
• 管理図• 工程、プロセスに異常が発生していないかをモニタリングし、異常な
変動があればそれを検出します
• 工程能力分析• 所与の規格幅に対して、モノの特性値やサービスが要求をどの程度満
たせているかを定量的に判断します
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工程の安定性を評価する
• データに異常なパターンがある場合、特別原因による変動（正常な工程では起こらない変動）が存在する可能性があります。
• 管理図を使用し、特別原因による変動を検出します。その変動を検出することで、その原因を特定・改善し、より異常の起きにくい工程を作り込む役に立ちます。
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管理図の作成
• メニューから、統計 管理図 計量管理図 サブグループ
を選択
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管理図の作成
• 大きな枠内に 日数 、サブグループサイズに 日付 を入力
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管理図の作成
• オプション（ 軸を日付に）• スケール ボタンをクリック
• スタンプ ラジオボタンをクリック
• スタンプ列 に 日付 を入力
• 各画面で をクリック
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結果の解釈
各サブグループごとの平均と標準偏差 を時系列
に沿ってプロットしたグラフです。
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2013/03/22
2013 /03/20
2013 /03/18
2013/03/16
2013/03/14
2013/03/12
2013/03/10
2013 /03/08
2013/03/06
2013/03/04
3.50
3.25
3.00
2.75
2.50
日付
サンプル平均
__X=2.985
上方管理限界=3.600
下方管理限界=2.369
2013/03/22
2013 /03/20
2013 /03/18
2013/03/16
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2013/03/12
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2013 /03/08
2013/03/06
2013/03/04
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
日付
サンプル標準偏差
_
S=0.631
上方管理限界=1.083
下方管理限界=0.179
日数のXbar-S管理図
結果の解釈
赤いラインは、管理限界線と呼ばれます。理論上、この管理限界線の外に平均値がプロットされる確率は、約です。
この希少な確率の下、点が管理外れを起こしていたら、それは何かしら 特別な異常が発生している と考えることができます。
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2013 /03/08
2013/03/06
2013/03/04
3.50
3.25
3.00
2.75
2.50
日付
サンプル平均
__X=2.985
上方管理限界=3.600
下方管理限界=2.369
2013/03/22
2013 /03/20
2013 /03/18
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1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
日付
サンプル標準偏差
_
S=0.631
上方管理限界=1.083
下方管理限界=0.179
日数のXbar-S管理図
結果の解釈
今回の場合、平均と標準偏差のどちらも管理限界線内に収まっています。
工程は特別原因による異常を含んでおらず、安定して稼働していると考えられます。
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2013/03/22
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2013/03/04
3.50
3.25
3.00
2.75
2.50
日付
サンプル平均
__X=2.985
上方管理限界=3.600
下方管理限界=2.369
2013/03/22
2013 /03/20
2013 /03/18
2013/03/16
2013/03/14
2013/03/12
2013/03/10
2013 /03/08
2013/03/06
2013/03/04
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
日付
サンプル標準偏差
_
S=0.631
上方管理限界=1.083
下方管理限界=0.179
日数のXbar-S管理図
工程能力を評価する
• 工程の統計的管理が正常に行われていると判断したら、今度はその工程が規格に十分おさまっているか把握する必要があります。
• 工程の変動の大きさと規格の幅を比較して評価します。
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工程能力分析の実施
• メ ニ ュ ー か ら 、統計 品質ツール工程能力分析 正規 を選択
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工程能力分析の実施
• 単一列に 日数 、サブグループサイズに 日付を入力
• 上側規格限界に を入力
• をクリック
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結果の解釈
工程能力指標によって、規格に対するデータのおさまり具合を評価します。
工程性能指数 の計算方法
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𝑃𝑝 =𝑈𝑆𝐿 − 𝐿𝑆𝐿
6𝜎
𝑃𝑃𝐿 =平均値− 𝐿𝑆𝐿
3𝜎𝑃𝑃𝑈 =
𝑈𝑆𝐿 −平均値
3𝜎
𝑃𝑝𝑘 = min 𝑃𝑃𝐿, 𝑃𝑃𝑈
結果の解釈
や では、以下のように評価されます
• ＜不可
• ≦ ＜可
• ≦良
• ≦良（規格の見直しも視野に判断）
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結果の解釈
今回の場合、 です。配送工程の工程能力は十分です。
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おわりに
構造計画研究所 スタッフ
公式トレーニング
• エッセンシャルズ１• の基本的な操作とグラフによる分析の基礎を学習します。 をどのよう
に操作すれば統計ツールとして使いこなせるか、データから課題をどのように明らかにするか、そして改善活動につなげるための統計的解釈をどのように与えれば良いかなど、統計学の基礎を学習します。
• エッセンシャルズ２• 変数間の関係を見つけ、記述する統計的モデリングツールを通してプロセスを調査
する方法を学びます。重要なのはビジネスにおいて良い意思決定を下すことですが、それには、製造、エンジニアリング、研究開発において利用される一般的な統計的テクニックを実問題へ適用する力を身に付けます。
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公式トレーニング
• 統計的品質管理• 測定システムの状態をどのように判断するかを、統計的な解釈を中心に解説します。
データを統計分析する前に、そもそもそのデータが信用できるのか、測定者や測定器に問題はなかったのかどうか、 の管理図による工程管理の検証、ゲーによる測定者や測定器による違い（誤差）を検証します。
• 実験計画法• 製品や工程の改善、重要な応答に影響を与えるクリティカルな要因の発見、工程の
ばらつきの減少、プロジェクトの の迅速化を進めることができます。
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