品質管理・
シックスシグマ分析
統計的プロセス管理により、製造工程のバラツキを特定し、継続的な品質改善を実現
ホームに戻るデータに基づく品質改善
製造プロセスにおける品質のバラツキは、コスト増加や顧客満足度の低下につながります。StatLogicは、統計的プロセス管理（SPC）の手法を用いて、プロセス変動の原因を特定し、体系的な改善活動を支援します。管理図による日常的なモニタリングから、実験計画法を用いた根本原因の解明まで、包括的なアプローチで品質向上を実現します。
管理図の導入では、X-R管理図、p管理図、c管理図など、データの特性に応じた適切な管理図を選択します。管理限界の設定は統計的原理に基づき、誤判定を最小化しながら異常を早期に検出できるよう調整します。工程能力指数（Cp、Cpk）の算出により、現在のプロセスが規格を満たす能力を持つかを定量的に評価します。
シックスシグマプロジェクトでは、DMAIC（Define-Measure-Analyze-Improve-Control）のフレームワークに従い、体系的な問題解決を進めます。実験計画法（DOE）を用いることで、多数の要因の中から影響の大きいものを効率的に特定し、最適な条件を見出します。改善効果の持続性を確保するため、標準作業手順の整備と定期的なプロセス監査をサポートします。統計的思考を組織に根付かせるための教育プログラムも提供します。
統計的プロセス管理
管理図によるリアルタイムのプロセス監視システムを構築し、異常の早期発見と迅速な対応を可能にします。管理状態の維持により、予測可能な品質を実現します。
工程能力評価
Cp、Cpk、Pp、Ppkなどの工程能力指数を算出し、プロセスが顧客要求を満たす能力を定量化します。能力不足の場合は改善の方向性を提示します。
実験計画法（DOE）
要因配置実験、応答曲面法、タグチメソッドなどにより、プロセスパラメータの最適化を行います。少ない実験回数で効率的に知見を得る手法を提供します。
統計教育プログラム
品質管理担当者や現場リーダーに向けた統計的手法のトレーニングを実施します。理論だけでなく、実務での活用方法を重視した実践的な内容です。
測定可能な品質向上の実現
統計的手法による品質管理の導入により、不良率の低減、工程安定性の向上、コスト削減が達成されます。データに基づく意思決定により、経験や勘に頼らない科学的な改善活動が可能になります。
電子部品製造における工程能力改善プロジェクト
神戸市内の電子部品メーカーにおいて、半導体パッケージングプロセスの工程能力改善を実施しました。当初の工程能力指数はCpk=0.85と規格を満たしておらず、約8%の不良品が発生していました。管理図分析により、プロセスが管理状態にないこと、および系統的な変動パターンが存在することを確認しました。
要因分析では、フィッシュボーン図とパレート図により、温度管理と材料供給のバラツキが主要因であることを特定しました。実験計画法（2^4要因配置実験）を実施し、温度設定値と加熱時間の最適条件を決定しました。改善実施後、Cpkは1.45に向上し、不良率は2.8%まで低減しました。2025年9月時点で、改善効果は維持されており、年間コスト削減額は約2,400万円と算出されています。
食品製造ラインにおける統計的品質管理の導入
関西圏の食品製造企業において、包装重量の管理システムを構築しました。既存の検査では、全数検査を行っていたにもかかわらず、顧客からの重量不足クレームが発生していました。データ収集と分析の結果、充填機の調整不足と、作業者による判断基準の不統一が問題であることが判明しました。
X-R管理図を導入し、各シフトでの重量変動をモニタリングする体系を確立しました。管理限界を超えた場合の対応手順を標準化し、作業者への統計的思考のトレーニングを実施しました。工程能力分析では、Cpk=1.52と良好な値を示し、全数検査から抜き取り検査への移行が可能になりました。検査コストの削減に加え、従業員の品質意識向上という副次的効果も得られました。
品質管理のためのツールと手法
統計的品質管理では、データ収集から分析、改善、管理まで、各段階で適切なツールと手法を使用します。業界標準のソフトウェアと、実証済みの統計手法により、効果的な品質改善を支援します。
Minitabによる統計解析
品質管理分野で広く使用されているMinitabを用いて、管理図作成、工程能力分析、実験計画法を実施します。直感的なインターフェースにより、現場での活用が容易です。グラフィカルな出力により、統計的知識が限られた方でも結果を理解しやすくなっています。
JMP・Rによる高度な分析
応答曲面法、混合物実験、信頼性解析など、高度な統計手法にはJMPまたはRを使用します。視覚的なデータ探索機能により、データの特徴を直感的に把握できます。スクリプト機能を活用し、繰り返し分析の自動化も可能です。
QC七つ道具
パレート図、特性要因図、チェックシート、ヒストグラム、散布図、管理図、層別などの基本的なQC手法を活用します。これらのシンプルな手法は、現場での問題発見と原因究明に極めて有効です。統計ソフトウェアと併用することで、より深い分析が可能になります。
データ収集システムの設計
製造現場からのデータ収集を自動化し、リアルタイムでの品質監視を実現します。既存の生産管理システムやSCADAシステムとの連携により、測定データの自動取得と管理図への反映を行います。異常検出時のアラート機能により、迅速な対応が可能になります。
品質マネジメントシステムとの整合
統計的品質管理は、ISO 9001などの品質マネジメントシステムの要求事項と整合させることで、より効果的に機能します。組織の品質方針や目標と統計手法を結びつけ、継続的改善を推進します。
ISO 9001との整合性
品質マネジメントシステムの「監視及び測定」「データ分析」「改善」の要求事項に対し、統計的手法がどのように貢献するかを明確にします。管理図や工程能力指数を品質目標の達成度評価に活用し、マネジメントレビューへのインプットとして提供します。監査での説明可能性を重視した文書化を行います。
PDCAサイクルの統計的支援
Plan段階では実験計画法により最適条件を設計し、Do段階では標準化された方法でデータを収集します。Check段階では管理図と統計的検定により効果を検証し、Act段階では標準作業手順への反映と水平展開を支援します。各段階で統計的エビデンスを提供することで、改善活動の科学性を高めます。
組織能力の開発
一過性のコンサルティングではなく、組織内に統計的思考を定着させることを重視します。階層別の教育プログラムにより、経営層には統計的意思決定の重要性を、現場には日常的な統計手法の活用方法を伝えます。内部専門家の育成により、持続的な改善活動が可能になります。
文書化と記録管理
管理図の解釈ルール、工程能力評価の基準、異常時の対応手順などを明確に文書化します。統計解析の記録は、トレーサビリティを確保できる形で保管します。品質監査や顧客監査において、統計的根拠を示すことができる体制を構築します。
このサービスが適している方
品質管理・シックスシグマ分析サービスは、製造業を中心に、プロセスの安定性向上と品質改善を目指す組織に適しています。
製造業（生産技術部門）
不良率の低減、工程安定性の向上、歩留まり改善を目指す製造企業様。統計的プロセス管理の導入により、予測可能な生産と品質向上を実現します。電子部品、自動車部品、化学製品など、様々な業種に対応します。
品質保証部門
顧客クレームの削減、品質データの体系的管理、品質監査への対応を強化したい企業様。統計的根拠に基づく品質保証活動により、顧客満足度の向上と信頼性の確保を支援します。
食品製造業
重量管理、充填量管理、微生物検査など、食品安全と品質の両立を図りたい企業様。HACCPやISO 22000と統計手法を組み合わせ、科学的な品質管理体制を構築します。
医薬品・医療機器製造
GMP環境下での統計的品質管理、バリデーション活動における統計解析が必要な企業様。規制要件を満たす統計手法の適用と、査察対応可能な文書化を提供します。
半導体・電子部品メーカー
高度な工程管理が要求される業界において、Cpk>1.67などの厳しい工程能力目標を達成したい企業様。多変量管理図やSPC手法により、微細な変動も検出します。
シックスシグマ推進組織
シックスシグマプロジェクトを社内で推進するにあたり、統計的専門知識が不足している企業様。ブラックベルト候補者へのメンタリングや、プロジェクトごとの統計支援を提供します。
品質改善プロジェクトの進行管理
品質管理プロジェクトでは、現状把握から改善実施、効果検証、標準化まで、段階的に進めます。各段階での定量的な評価指標を設定し、進捗を可視化することで、着実な改善を実現します。
現状分析とベースライン測定
プロジェクト開始時に、対象プロセスの現状を定量的に把握します。過去データの分析により、不良率、工程能力指数、プロセス安定性を評価します。管理図により、プロセスが統計的管理状態にあるかを確認します。問題の大きさと改善余地を明確にすることで、プロジェクトの目標設定とROI試算を行います。
要因分析と仮説検証
品質問題の根本原因を特定するため、多角的な要因分析を実施します。フィッシュボーン図によるブレインストーミング、パレート図による重要要因の絞り込み、散布図による相関関係の確認を行います。多変量解析により、複数要因の相互作用も考慮します。重要要因に対しては、現場観察や追加データ収集により仮説を検証します。
改善策の設計と実験
特定された要因に対する改善策を設計し、実験計画法により最適条件を決定します。全面的な変更を行う前に、小規模な実験や試行により効果を確認します。複数の改善案がある場合は、コストと効果のバランスを考慮して優先順位を決定します。改善実施に伴うリスクを評価し、必要に応じてコンティンジェンシープランを準備します。
改善実施と効果検証
決定した改善策を製造現場に展開し、効果を定量的に測定します。改善前後のデータを統計的に比較し、有意な改善が得られたかを検定します。管理図により、改善後のプロセスが安定していることを確認します。工程能力指数の再計算により、目標達成度を評価します。予期しない副作用がないかもモニタリングします。
標準化と定着化支援
改善効果を維持するため、新しい作業手順を標準作業手順書に反映します。作業者へのトレーニングを実施し、変更内容の理解と定着を図ります。管理図による日常的なモニタリング体制を確立し、異常の早期発見と対応ができるようにします。定期的なプロセス監査により、標準からの逸脱がないか確認します。類似プロセスへの水平展開も支援します。
継続的改善のサポート
プロジェクト完了後も、定期的なプロセス監査や統計手法の適用支援を提供します。新たな品質課題が発生した際のコンサルティングや、次の改善プロジェクトの立案も支援可能です。組織全体に統計的思考を根付かせ、自律的な改善活動を促進します。
データで品質を制する
統計的プロセス管理とシックスシグマ手法により、製造プロセスの安定性向上と品質改善を実現します。管理図導入から工程最適化まで、包括的な品質管理支援を提供いたします。