Data Driven Knowledgebase

QCストーリーでは、職場において品質管理を改善をする際に論理的かつ統計的アプローチを取り入れながら問題解決のステップの道筋を考えるのが特徴です。

その際に、原因から問題解決を考えたいケースの場合を「問題解決型」、課題を達成するように考えるケースを「課題達成型」と言います。また、原因や対策がわかっているケースを「施策実行型」として扱います。

例えば、工場での品質管理の改善を考えた場合に、ある工程で不良件数が多く、その工程の悪い点をしっかり見つけて原因を分析するのが「問題解決型」です。

そして、その工程の課題を見つけてあるべき姿、良さを追及していくのが「課題達成型」と言えます。また具体的に原因や対策があってそれを優先的に実行する方法が「施策実行型」です。

またD2Cなどダイレクト販売においても、その工程の課題を見つけ、分析し、解決するということもありえるでしょう。

ただ、ほとんどの場合は原因や対策はすぐにはわからないことが多く、まずはＱＣ活動、現場の小集団でそれらの問題を分析する活動が必要です。

なぜ不良品が発生したのか、そのプロセスを分析することを論理的、科学的に分析する必要があります。

QC的問題解決をするには、以下の7つのステップによって改善するのが特徴です。

ステップ１．テーマの選定（品質管理の改善をする対象を明確にする）

ステップ２．現状の把握

ステップ３．目標の設定（目標を数値で設定）

ステップ４．原因分析（不良品などの問題の発生原因と流出原因の分析）

ステップ５．対策立案・実施

ステップ６．効果の確認・測定

ステップ７．歯止め・標準化（改善策を定着させ、再発防止のための策を設定）

それぞれのケースで考えると、例えば「問題解決型」のケースでは、不良品はどうして発生したのか発生原因とそれを食い止めることができなかった流出原因をまず抽出するのが最初の段階のステップになります。

そして、次のステップでは、どこが最も問題なのか、本質的な原因を追求します。

原因分析を多くの現場の目で行うことも大切で、原因は人なのか、設備やシステム、手順や方法、モノや材料が原因なのかを細かく分析します。そして、最後のステップでは原因への対策を考えて、その効果を測るのが手順です。

また、「課題達成型」のケースでは、最初のステップで不良率を分析します。

そして次のステップで本来どのくらいの不良率が適正なのか、目標を設定し、具体的に活動計画を作成。最後のステップで目標が達成できたかどうか、できない場合には要因を探って対策を取るのが手順です。

そして、「施策実行型」では、最初のステップで現状把握をしたら、次のステップでは目標を設定し対策をすぐに検討して実施。最後のステップで効果を測定してそれを標準化していきます。

具体的な例としては、最初の段階の現状把握のステップで、実際に調べてみることがとても重要です。

最初に想定していた原因とは異なることが原因の場合も多くあるからです。しっかり分析して、機械別や作業者別、時系列別などの様々な面でチェックしましょう。

どこで不良品が出やすいかなどのデータをまとめて、真の原因を追究することが重要です。

その際、具体的なデータをもとに問題点を解決することが有効な方法となります。 例えば改善効果を測るため、｢不良率｣や｢不良件数｣､｢不良損失金額｣などの特性値を指標として掲げてチェックするなど、具体的なデータでの把握が必要。

次のステップとして目標設定で、数値やデータで示すことがQCストーリーで問題解決をするための大切なことと言えます。

QCストーリーを活用して品質管理の改善を行い生産性の向上を目指すことは、論理的、統計的に基づいているためおすすめです。

データに基づいた現状分析が重要なポイントです。 ただ、この現状分析を自社で行う場合は、客観的にどうしても行えない場合があるでしょう。

そうした場合は、コンサル会社に依頼することもおすすめの方法です。

ズカイズムでも相談に乗っていますので、行ってみるといいでしょう。

QC活動を行うことで、現場のみんなで品質管理を考え、現状を分析・改善していくことができます。従業員の小さな集団で一人一人の資質を向上させることで、企業全体の品質改善を果たすことを目指すことが可能です。

そうした面でとても有効な方法と言えるでしょう。