레벨: 중급
히가시바야시 컨설팅 대표 호소시마 장
JMP를 품질 문제 해결에 활용하는 사례는 지금까지 신뢰성 예측 방법, 불량의 원인 규명 방법, 텍스트 마이닝에 의한 품질 경향 분석 등을 소개해 왔습니다. 이번에는 비율의 평균 분석(ANOM)을 사용하여 생산 실적 데이터에서 불량이 유의하게 많은 형번이나 장치를 추출하고 좁히는 방법, 결정적 스크리닝 계획을 사용한 가상 실험으로 작업자의 설정 노하우를 모델화한 예를 소개합니다. 생산 데이터와 같이 정기적으로 추가되는 데이터를 분석할 때는 제품 형번 마스터 등의 고정 데이터를 별도의 테이블로 준비하고 양자를 링크하면 업데이트가 쉬워집니다. 휴먼 에러의 가시화에 의해 실수를 연간 1/10으로 삭감할 수 있었던 대처 예도 소개합니다. 조작 실수의 총수와 실수 내용의 내역을 그래프화해, 그것을 개인별·직위별·조직별로 층별한 그래프를 사용해 감독자와 작업자에게 피드백해 눈치채고 궁리를 촉구했습니다. 그래프 빌더에서 계층별 변수를 그룹 X, 단조, 중첩 등에 드롭하는 방법이나 로컬 데이터 필터(LDF)에 의한 계층별을 소개합니다.
야마부 하네웰(현 Azbil)에서 이사 연구개발본부장, 품질보증추진본부장 등을 역임한 후 동림컨설팅을 설립. 전문 영역은 품질 개선, 신뢰성 예측, 견고한 설계, 실험 계획 등의 통계적 문제 해결 전반, 디자인 검토, 근본 원인 분석 방법(RCA), 휴먼 에러의 미연 방지 등.
주요 저서는 '실천 벤처 기업의 성공 전략' 중앙경제사 2011, '잘 아는 '문제 해결'의 책' 일간공업신문사 2014(단저). 주된 논문은 「생산 라인의 히야리헛이나 위화감에 관한 주의의 발신·접수를 촉진하는 워크숍의 제안」【2016년도 품질 관리 학회 품질 기술상 수상】. 주요 강연 「작업 실수를 유발하는 조직 요인을 가시화해 개선을 촉진하는 구조의 제안」(Discovery-Japan 2018), 「JMP에 의한 품질 문제의 해결～불량 해석과 신뢰성 예측의 사례 소개～」(동 2019), 「JMP에 의한 실험과 해석의 효율화」(동 2020) 「다품종 소량 2021), 「JMP에 의한 개발・생산・품증의 업무 개혁」 제1회~제5회(JMP On Air 일본판 2021)
