Measureフェーズの「プロセス能力」を今回は説明します。
ここは、やや統計的な話が多いので、まぁさくっと簡単に
概要だけ説明します。
そもそもプロセス能力とは、
・現状の悪さ具合を示す数値です。
つまりは、顧客の規格を満たさないものが現状どの程度あるのか？
具体的に示す数値は、
【離散データ】
・ＤＰＭＯ、ＤＰＵ、歩留まり・・・等
【連続データ】
・Cp、Cpk、シグマレベル、ＤＰＭO・・・等
ＤＰＵ＝Defect Per Unit
－1ユニットあたりの平均欠陥数
ＤＰＯ＝Defect Per Opportunithy
－1機会あたりの欠陥発生数
シグマレベル＝別名「ありえない度」
正規分布の話で、標準偏差何個分？って事ですが、そもそも標準偏差って何？
という話は、また別途機会があれば（笑）
一応備忘のため下記に記載しますが、
【参考】
範囲 その中に入るデータの割合
μ±σ 0.06827（約2/3）
μ±2σ 0.9545(約19/20）
μ±3σ 0.9973（ほぼ100%）
ちょっと分かりにくいですね。
まぁ、なんらかの形で悪さ具合を示す事が重要です。
以上、次回からはDMAICのAnalyzeフェーズを説明していきます。
いよいよ、真骨頂と言いたいとこですが、ここはアートの世界になりますので
そこまで方法論は発展してません。。。
Measureフェーズの「データの収集」ですが、これは下記のステップ
に分ける事が出来、それぞれ説明していきます。
①第1、第2メトリック
第１というのは、改善したいプロジェクトＹで基本的には1つです。
第2というのは、第1を改善しようとすると悪くなる可能性があるがあるもので、
これは押えておく必要があります。
例えば、コストをカットしたら品質が悪化するとか。その逆もしかり。
また、メトリックが決まったら、規格限界を明確にします。
これは、いわゆるどこまでだったら大丈夫なのか、どこが最低ラインなのかって事です。
②データの定義
これは、連続値と離散値があり、それぞれしっかり定義して
分けて取り扱う必要があります。
連続値というのは、数えようと思えば無限に数えられるもので、離散値は性別とか5段階評価や
ＯＫ/ＮＧとかそういったものです。
③データ収集計画
既存のデータを使う場合は、特に問題は起こりませんが、新しく測定してデータを得る場合は、
もちろん当たり前ですが、収集計画を作る必要があります。
④サンプリング
ここは、その名の通りサプンリングを行うってことですね。
⑤測定系の検証
名前が少しなじみのないものですが、簡単言えばちゃんと正しく測定できるのか？を確認するという事です。
つまり、そもそも体重計が壊れてたらちゃんと測れないので、ちゃんと測れるか調べるという事ですね。
また、観点は以下の3つです。
－繰り返し性；1人の測定者が同じように何回も測定できるか？
－再現性；複数の測定者が同じように測定できるか？
－正確性；決められた基準と同じように測定できるか？
以上が、データ収集です。
次回は、データ表示について説明します。
に分ける事が出来、それぞれ説明していきます。
①第1、第2メトリック
第１というのは、改善したいプロジェクトＹで基本的には1つです。
第2というのは、第1を改善しようとすると悪くなる可能性があるがあるもので、
これは押えておく必要があります。
例えば、コストをカットしたら品質が悪化するとか。その逆もしかり。
また、メトリックが決まったら、規格限界を明確にします。
これは、いわゆるどこまでだったら大丈夫なのか、どこが最低ラインなのかって事です。
②データの定義
これは、連続値と離散値があり、それぞれしっかり定義して
分けて取り扱う必要があります。
連続値というのは、数えようと思えば無限に数えられるもので、離散値は性別とか5段階評価や
ＯＫ/ＮＧとかそういったものです。
③データ収集計画
既存のデータを使う場合は、特に問題は起こりませんが、新しく測定してデータを得る場合は、
もちろん当たり前ですが、収集計画を作る必要があります。
④サンプリング
ここは、その名の通りサプンリングを行うってことですね。
⑤測定系の検証
名前が少しなじみのないものですが、簡単言えばちゃんと正しく測定できるのか？を確認するという事です。
つまり、そもそも体重計が壊れてたらちゃんと測れないので、ちゃんと測れるか調べるという事ですね。
また、観点は以下の3つです。
－繰り返し性；1人の測定者が同じように何回も測定できるか？
－再現性；複数の測定者が同じように測定できるか？
－正確性；決められた基準と同じように測定できるか？
以上が、データ収集です。
次回は、データ表示について説明します。
Measureフェーズの目的は簡単に言うと「現状の悪さ具合を測定する」事。これに尽きます。
専門用語だと、Ｙ＝ｆ（ｘ）のＹを先ず測定することです。
なぜＹ、つまり現状を先に特定させるのか。それは、
・本当に悪いのか？実は良かったり？普通だったりしないか？
・ちゃんと測定することで人を説得する材料を得る。
この2点を得る？事です。
具体的な進め方は、下記の3つのステップで構成されます。
1．プロセスを視覚化する
－詳細なプロセスマップを構築する
2．データを収集する
－第1、第2メトリック
－データの定義
－データ収集計画
－サンプリング
－測定系の検証
3．データを表示する
－グラフの作り方、見方
－プロセス能力
今日は、１のプロセスマップの視覚化を説明します。
基本的な作成方法は、関係者を集めてポストイットと模造紙を用意し、
みんなで話し合いながら決めていく感じで、ＢＰＲ等をやった事が
ある方にとってはそこまで難しい内容ではないです。
ただ、粒度はあらかじめ決めるか、話し合いながら調整していく事が
必要ですね。どこまで１つの項目として出すのか。
それ以外注意点としては、当たり前かもしれませんが、下記の通り
・○○をＸＸすると動詞と目的語を記載する
・左から右へ、時間の流れにそって作る
・事実を記載する
－クライアントに確認すると「意外にこうなってない」ってことが
あります。
大体、右軸にプロセスがあって、縦軸に担当者が並ぶ感じになります。
以上、次回はMeasureフェーズの「データを収集する」について
説明します。
専門用語だと、Ｙ＝ｆ（ｘ）のＹを先ず測定することです。
なぜＹ、つまり現状を先に特定させるのか。それは、
・本当に悪いのか？実は良かったり？普通だったりしないか？
・ちゃんと測定することで人を説得する材料を得る。
この2点を得る？事です。
具体的な進め方は、下記の3つのステップで構成されます。
1．プロセスを視覚化する
－詳細なプロセスマップを構築する
2．データを収集する
－第1、第2メトリック
－データの定義
－データ収集計画
－サンプリング
－測定系の検証
3．データを表示する
－グラフの作り方、見方
－プロセス能力
今日は、１のプロセスマップの視覚化を説明します。
基本的な作成方法は、関係者を集めてポストイットと模造紙を用意し、
みんなで話し合いながら決めていく感じで、ＢＰＲ等をやった事が
ある方にとってはそこまで難しい内容ではないです。
ただ、粒度はあらかじめ決めるか、話し合いながら調整していく事が
必要ですね。どこまで１つの項目として出すのか。
それ以外注意点としては、当たり前かもしれませんが、下記の通り
・○○をＸＸすると動詞と目的語を記載する
・左から右へ、時間の流れにそって作る
・事実を記載する
－クライアントに確認すると「意外にこうなってない」ってことが
あります。
大体、右軸にプロセスがあって、縦軸に担当者が並ぶ感じになります。
以上、次回はMeasureフェーズの「データを収集する」について
説明します。