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、
*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)
*ブログ中の図はクリックすれば、拡大されます。
*本ブログ記事の下「Labels」の「シックスシグマ」をクリックすると、シックスシグマに関する記事が一括掲載されます。
0 件のコメント:
コメントを投稿