昨日、2本のボルトを緩めるために格闘した後遺症で、筋肉痛に襲われております。
取り付けたパーツのインプレッションは、その内に。
えぇ～ 時々、このブログでも書いていますが、筆者の仕事は品質管理です。
が、実務としては管理そのものと言うよりは、管理システムの構築と言ったところですかね。
よく顧客監査の話なども愚痴っていますが、昨今の品質管理はスペックに入っていればOKと言う時代ではなくなって来ています。
先日も某社から、検査成績書のデータが普段より高いが、何か異常はなかったかとの問い合わせがあったばかりですわ。
この普段より・・・
と言うのが、また厄介でして。。。
いわゆるSPC(傾向管理)の管理線を超えた場合を言うのですが。
一般的には、この管理線には20～30のサンプルの平均±3σが使われてます。
アッ、σは標準偏差の事で、データのバラツキを表す指標とでも言えばいいかと。
まぁ、筆者も統計はあまり得意ではなかったので、この歳になってから、改めて正規分布とは何ぞやとか、正規分布と標準偏差の関係を勉強し直すとは思いませんでしたが(苦笑)
で、前述した某社は、以前にも管理線から外れていると言ってきた事がありまして。
当社で、過去のデータを解析しても、そのデータは平均±3σの範囲に入っている。
その某社に管理線の算出方法を確認すると、過去1年間の納入実績からとの回答。
思わず、え゛～！？
いや、その製品はその時点では過去1年間に4回しか出荷してないんですが？？？
n＝4で、標準偏差出して、それで判断するってどうよ？？？
と、まぁ、某社はかなりの大手なんですけどねぇ・・・
筆者なんぞより、よっぽどいい学校出ている人達がいるはずなんですけど。
それはそれとして、今、取り組んでいる、とあるデータ群がこれまた、厄介なヤツで。
普通の数値であれば、大抵は正規分布かそれに近い分布をするので、標準偏差による判定が使えるんですけどね。
こやつは、うまく正規分布してくれないと来ている。
時々、変な値が出るので、データをプロットすると正規分布にならない。
その要因が未だ分からず・・・
現象には、必ず理由がある。。。。はずなんでね、湯川准教授？
そんな中で、如何に傾向管理を運用するか。。。
日々、エクセルを使って色々とグラフを書かせて、関係性を探している状況ですね。
正直、当社の中でも、このSPC(傾向管理)を理解している人間は（ry
そうは言っても、時代のニーズですから、ついて行くしか生き残る道はない訳です。
ちと、愚痴っぽくなってしまいましたので、この辺で。
♪ 苦しいこともあるだろさ かなしいこともあるだろさ
だけど僕らはくじけない 泣くのはいやだ笑っちゃお ♪