管理図：品質を確保し、ばらつきを最小限に抑えるための重要なツール

Walter A. Shewhart氏が20年代にAT&T社の研究開発部門として知られていたBell Labs社で働いていたときに発明したこの管理図は、さまざまな業界でプロセス改善メソッドの一部として使用されてきました。Shewhart氏は、プロセスがどれほどうまく設計されていても、そのプロセス内には常にばらつきがあるもので、そのばらつきによって締め切りやノルマを達成できない場合、悪影響をもたらす可能性があることを理解していました。

このような状況では、ビジネスに悪影響を与えるばらつきを修正するための措置を講じる必要があり、そこで役に立つのが管理図です。管理図について詳しく学んだら、早速テンプレートを使ってみましょう。

管理図とは？

管理図（シューハート管理図、統計的プロセス管理図、またはSPC管理図とも呼ばれる）は、プロセスが時を経てどのように変化したかを理解するため、品質管理分析で通常使用されるグラフィカルツールの1つです。

管理図の主な要素は次のとおりです。

• 特定の時間間隔で収集されたデータポイントを示す視覚的な時系列グラフ。
• ばらつきと傾向をより簡単に視覚化する水平方向の管理線。
• 管理上限と下限を表す、管理線の上下に等間隔で配置される水平線。これらの上限と下限は、指定された期間で時系列グラフに記録されたデータから計算されています。

管理図を使用する利点

管理図は次のことに役立ちます。

• プロセスに常に存在するばらつきの深刻度への理解。ばらつきが管理上限下限内に収まっている場合は、プロセスが機能していることを示しています。ばらつきがこれらの上限または下限を超えている場合、修正が必要な問題の存在を示しています。
• プロセスがうまくいっているか否かの判断。これらの問題インジケーターは、是正措置を講じる必要があることを教えてくれます。
• プロットされたポイント内のパターンの理解。パターンは考えうる原因を示唆するため、解決策を見つけるのに役立ちます。
• 将来のパフォーマンスの予測。
• 分析結果に基づき、品質を改善するための新しいアイデアの創出。

プロセスにおけるばらつきを理解する

管理図を作成する前に、プロセスにどのようなばらつきがあるかを把握しておくことで、プロセスが安定しているかを監視することができるようになります。ばらつきは、一般原因と特殊原因から起きる可能性があります。

一般原因のばらつき

一般原因のばらつきは予測可能であり、常にプロセスに存在します。

簡単な例ですが、毎朝の通勤にかかる時間を考えてみてください。毎朝同じルートを運転したとしても、会社に着くまでのドライブは決して同じではありません。家を出てから駐車場に車を停めるまで、平均で20分かかるとします。しかし、信号や交通渋滞などの一般原因のばらつきにより、より短い時間で着く日もあれば、より長い時間がかかる日もあるでしょう。

明日の正確な出勤時刻はわかりませんが、許容できる時間枠内を超えることはなく、遅刻せず到着することはわかっています。

ばらつきが上限と下限内に収まっている場合、すべてが予測可能なパラメーター内で機能しているため、プロセスを変更する差し迫った必要性はありません。

特殊原因によるばらつき

特殊要因によるばらつきは通常、散発的で予測不可能なものです。例えば、ガス欠やエンジンの故障、またはタイヤのパンクにより、通勤時間がいつもより1時間長くかかる可能性がありますが、このような特殊原因は毎日発生するわけではありません。

特殊原因によるばらつきが発生した場合でも、原因を分析して、これらの異常を将来防ぐことができるかどうかを確認することをお勧めします。通勤の例では、ガソリンが少なくなったときにガソリンスタンドに立ち寄ったり、故障が起きないようにメンテナンスをしっかりするように管理したりすることができます。

管理図の作り方

管理図は、一般原因のばらつきと特殊原因のばらつきを区別する優れた方法です。管理図を使用すると、プロセスにおけるばらつきを経時的に監視できます。

利用を開始するには、次の手順に従います。

1. 必要なデータを収集し、管理における上限下限を確立するために、通常は管理図のX軸に対象期間を取ります。
2. データを収集し、管理図にプロットします。
3. データの平均値を計算し、管理線を追加します。
4. 管理の上限と下限を計算します。理想的には別の色またはスタイルでこれらの線をグラフに追加します。
5. 「管理不能信号」、つまりデータが管理の上限または下限を超えている場所に注意してください。原因を調査し、プロセスを調整して、これらの異常が発生するリスクを最小限に抑えます。
6. 管理の上限下限を意識して、プロセスの追跡を続けます。

ご安心ください。通勤の例を用いて、これらすべての手順を説明します。

例えば、毎日通勤にかかる時間を一定期間記録したいとします。毎日、家を出てから駐車場に入るまでの時間を測ります。データを管理図にプロットしたら、通勤を完了するのにかかる平均時間を計算できます。

以下の管理図は、25日間において通勤にかかった時間を簡単に視覚化したものです。

この例では、データは25日間連続して収集されました。計算された平均値は、毎日通勤に平均で 24.9分かかることを示しています。この平均は、緑色で示される管理線（CL）になります。

管理上限と管理下限の計算方法

平均値を算出したら、管理の上限と下限を算出することができます。管理上限（UCL）は、一般原因が存在する場合に通勤にかかると予想される最長時間です。管理下限（LCL）は、一般原因が存在する場合に通勤にかかると予測される最短時間です。

管理の上限下限は、以下の手順で計算できます。

1. 1日ごとに記録した値から平均値を引き、結果を二乗します。（例えば、1日目を計算すると23 - 24.9 = -1.9x -1.9 = 3.61となります。）
2. すべての二乗結果の平均を求めます。
3. その結果の平方根を求めます。平方根は標準偏差です。
4. 管理上限下限内に収まる標準偏差の数を決めます。適切に管理されたプロセスの上限と下限は、平均から±3の標準偏差に等しくなります。

この例では、標準偏差は6.9になります。管理上限は45.6分（24.9 + 6.9 + 6.9 + 6.9）、管理下限4.2分（24.9 - 6.9 - 6.9 - 6.9）となり、管理図の例では赤で示されています。

チャートにプロットされたすべてのポイントが管理上限下限内にある限り、プロセスは統計管理下にあるとみなされます。貴社には差し迫って何かを変更する必要がないようです。おめでとうございます。常に改善し続けることができるとはいえ、プロセスのばらつきを管理上限下限内に抑えるのは立派な目標です。

ポイントが管理上限または下限を超えた場合、これはプロセスが管理不能になっていることを示唆しています。こうした管理不能なポイントがめったに発生しない場合は、何が原因かを調べ、分析することで、今後これを修正していく計画を立てる必要があります。プロセスが頻繁に管理上限または下限を超える場合、これはパターン化している可能性があり、対処する必要があります。

これで、プロセスを最適化し、品質を向上させ、プロセスにおけるばらつきを抑える準備が整いました。手始めとして管理図のテンプレートをご利用ください。