現代の製造業では、安定した品質管理が企業の競争力にとって極めて重要です。製造プロセスがますます複雑になるにつれ、従来の方法だけでは隠れた品質問題を効果的に特定できなくなりました。この課題を解決するために、高度なデータ分析ツールは、質の高いエンジニアにとって強力なツールとなっています。
この記事では、実際に業界の事例、つまり分析手法とツールを使用して複雑な品質問題を解決する方法を検討し、予備的なデータ調査から最終的な意思決定までのプロセス全体をカバーします。
問題の背景
ある製造会社は、製造プロセス中に 2 つの主要な原材料 (化合物 1 と化合物 2) の品質が大きく変動し、製品の一貫性と信頼性に影響を与えていることを発見しました。予備的な分析により、この変動は原材料サプライヤーの生産プロセスの違いに関連している可能性があることが示されています。品質変動の根本原因を見つけ出し、それに対応する管理戦略をどのように策定するかが現在の中心課題です。
問題を深く理解するために、チームは次の 4 つのレベルを含むデータの多角分析を実施することにしました。
- 管理図は原材料の品質を監視し、特別な理由による変動がないかどうかを評価します。
- サプライヤー比較分析: さまざまなサプライヤーのプロセスの違いとその影響を特定します。
- 工程能力評価：生産工程の安定性と適合性を測定します。
- 多変量統計分析: 複数の変数間の潜在的な関連性を探します。
分析前に正規分布を確認する
データを分析する前に、チームは、多くの品質ツールがデータが正規分布から得られることを前提としていることに気づきました。この仮定が満たされない場合、平均と標準偏差に基づく結果は意味を持ちません。そこで、化合物1と化合物2のデータが正規分布に従うことを分布解析により確認した。
図 1: 正常性のチェック
管理図とプロセスの安定性
図2 : 管理図
チームは管理図ツールを使用して、品質問題をさらに分析します。管理図は上限値（UCL）、中心線、下限値（LCL）によって範囲を区切っており、通常の変動と特殊な変動を区別するために使用されます。多くの場合、共通の変動を定量化してプロセス能力を決定しながら、特異な変動を排除するためのアクションが必要になります。
管理図では次のようになります。
- プロセスデータによって生成された点が管理限界内でランダムに分布している場合、それはプロセスが安定していることを意味します（通常の変動のみが存在します）。
- 点が管理限界外にある場合は、特別な変動が存在することを示します。
結果は次のとおりです。
- XBar 管理図内のすべての点は管理限界内にあり、ランダムに分布しているため、プロセスが安定していることがわかります。
- R管理図のバッチ10は管理限界を超えており、特別な変動を示しています。
工程能力指数
Cp は仕様範囲とプロセス分布の幅の比率を測定し、Cpk は仕様限界に対するプロセス中心の位置をさらに考慮します。通常、Cpk ≥ 1.33 が最低基準として必要です。
- 化合物 1 の管理図: すべての点が規制値内にあり、点の分布はランダムであり、プロセスが制御され安定していることを示しています。しかし、R管理図はバッチ10が規制限界外であることを示しており、何らかの特別な原因による変動が存在することを示しています。 Cpk 値は 0.740、Cp 値は 0.805 であり、化合物 1 が不安定でグループ内に大きな範囲があり、仕様を満たすことができないことを示しています。
図3 : 化合物 1 管理図と工程能力指標
- 化合物 2 の管理チャート: XBar チャートは、バッチ 11 がレッド ゾーンに該当することを示しており、プロセスが制御されておらず不安定であることを示しています。 R プロットは、ロット 5 が規制値の範囲外にあることを示しており、何らかの特別な原因による変動が存在することを示しています。 Cpk 値は 1.005、Cp 値は 1.154 であり、化合物 2 が不安定で仕様を満たすことができないことを示しています。
図4 : 化合物2管理図と工程能力指標
サプライヤー分析
2 つの化合物の特定のプロセスのバリエーションを発見した後、チームは次にサプライヤーの観点からこれらのバリエーションを調査することに重点を置きました。各サプライヤーの管理図を並べて表示することで、ばらつきの原因をグラフィックで視覚的に把握することができます。
圖 5: サプライヤーごとにグループ化された化合物 1 と化合物 2 管理図
図 5 に見られるように、結果は、サプライヤー A はサプライヤー B よりもバッチ間の変動が大きいことを示していますが、サプライヤー A は両方の化合物に対して安定していますが、サプライヤー B は化合物 1 に特別な変動を示し、変動の原因となっています。
モデル駆動型の多変量管理図（MDMVCC）
モデル駆動の多変量管理図を使用して、複数のプロセス パラメーターを監視します。このタイプの管理図は、主成分または部分最小二乗モデルに基づいて構築され、各次元を個別に監視した場合に見落とされる可能性のある多次元の不安定性を検出するために使用されます。さらに、ユーザーはインタラクティブにドリルダウンして、信号全体に対する個々の変数の寄与を分析できます。
圖 6：サプライヤー A 和 B モデル駆動型多変量管理図
図 6 からわかるように、サプライヤー A の T² 値は管理範囲内ですが、サプライヤー B はバッチ 9、10、および 11 で明らかな不安定性を示しています。
工程能力分析
工程能力分析では、仕様限界と比較してプロセスのパフォーマンスを評価します。安定したプロセスでは、常に仕様内の製品を生産する必要があります。
圖 7：サプライヤー A 化合物 1 と化合物 2 プロセス能力の詳細レポート
圖 8：サプライヤー B 化合物 1 と化合物 2 プロセス能力の詳細レポート
圖9: サプライヤー A 化合物 1 と化合物2 ゴールプロットおよびプロセスパフォーマンスグラフ
圖10: サプライヤー B 化合物 1 と化合物2 ゴールプロットおよびプロセスパフォーマンスグラフ
観察：
- サプライヤー A の化合物はどちらも仕様の範囲内ですが、プロセス能力が低く、長期変動と短期変動に大きな差はありません。
- サプライヤー B の化合物 2 は規格内であるものの、処理能力がやや不十分であり、化合物 1 は規格内であり、化合物 2 よりも処理能力は優れていますが、長期変動と短期変動が大きく異なるようです。
分析後の意思決定と行動
原材料の特殊原因による変動を検出した後、チームは次の措置を講じることを決定しました。
- 監視ツールの導入: サプライヤーは、I&MR チャートと多変数管理チャートを使用して、原材料の品質と主要なプロセス パラメーターを継続的に監視することをお勧めします。
- 検出頻度の増加: 原料の品質分析の頻度を増やし、既存の検出方法が遅すぎるという問題を解決するために、迅速な検出とデータのボトルネックの軽減を目的とした超高速液体クロマトグラフィー (UHPLC) 方法が開発されました。
- 測定プロセスの最適化: 既存の測定プログラムを改善し、大きな測定偏差によって引き起こされるエラーのリスクを軽減し、その後のプロセス自動化の基礎を築きます。
- 目標指向の改善: 目標プロットを使用してプロセス全体の安定性と機能を評価し、すべての改善策が中核となる品質目標に焦点を当てていることを確認します。
まとめ
品質エンジニアの目標は、卓越した製造を達成することです。プロセス変動の原因を継続的に特定して制御することは、品質部門の重要な責任です。品質管理をプロセスに組み込むことで、柔軟性が高まるだけでなく、製品とサービスのニーズが確実に満たされるようにします。
特に、このケースでは、次の JMP の主な機能を使用して、データ分析を通じてさまざまな材料の変動性を特定するのに役立ちます。
- 分布では、データの分布だけでなく、複数の品質およびプロセスのプラットフォームを直感的に表示できます。
- 管理図ビルダーは変動の原因を直感的に理解するのに役立ちます
- MDMVCC多変量管理図を使用して、複数のプロセスパラメータを監視できます
- プロセス能力プラットフォームは、プロセス能力と安定性を分析し、目標プロットとプロセス パフォーマンス チャートを使用して変動と能力を組み合わせることで、多数のプロセスを監視する必要があるシナリオに適しています。
科学的な統計分析とツールを適用したい場合、このケースは複雑な品質問題に対する体系的な解決策を提供します。プロセス全体を通じて、統計的プログラム管理 (SPC) とプロセス能力分析は、チームが変動の特殊な原因を効果的に特定し、生産プロセスを最適化する上で重要な役割を果たしました。
優れた製造品質を達成するには、継続的なプロセスの最適化と品質監視が必要です。安定した高生産能力の生産プロセスを構築することで、製品の故障率を低減できるだけでなく、企業の市場競争力を大幅に向上させることができます。
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