社会人MBA-技術者編

February 15, 2008

シックスシグマ⑯(データを測定する)

Wekaに関する記事はweka データマイニング記事よりご覧ください。

取り組んだプロジェクトの特徴は、「製品の生産性を向上する」もので、トップから目標が明示されている。年間数千万の効果が予想され、それなりに資源を投入する。

このような大型のカイゼンプロジェクトでは、パレートチャートを用い、効果の大きな因子から取り組むことが成果を享受しやすい。残りの因子は小集団活動などを用いて継続していけば問題ない。

ここまで、生産ラインのボトルネックを抽出し、そのプロセスを視覚化、FMEAや特性要因図を用い、要因を抽出、評価してきた。

次に行なうのは「データの測定」なのだが、ここがしっかりしないと、後の「分析」が全く活きてこなくなる。

例えば、製品の寸法Aを測定する時:
●ノギスと投影機(測定システムの違い)で測っている
●何回か測定すると(鈴木さんは疲れてしまって!?)値が違ってくる
●鈴木さんと田中さんでは違う、サプライヤーと当該企業で違う

などなど、「正確性」「反復性」「再現性」「安定性」に留意しなければならない(参考:ゲージR&R)。

簡易的には、第一に測定器は統一する。
第二に、何人かの測定者がいるのであれば、10個(~30個)のあらかじめ(例えば寸法)が分っている(or 基準となる測定者が測定した)ものを測定し、等分散検定でバラつき、t-検定で平均値に有意性がないか(測定者に対し)確認する。
第三に、上の項目を何回か行い、同一測定者で異なっていないか同様に検定する。
有意性が認められなければ、測定に入る。

と、面倒くさい!(確かに)、統計ソフトも持ってない!という方は、技術・工学でダウンロードでき(”ゲージR&R”フリー)、利用できます。

*統計ソフトは最終的には使用できることが望ましいです。
(「シックスシグマ⑮(データを測定する)」了)
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