管理図は、品質管理に欠かせない「QC7つ道具」のひとつです。管理図を適切に用いれば、製造工程の安定度を判断し、品質の分析や異常検知などをスムーズに行うことができます。
しかし「管理図とはそもそもどういうものなのかわからない」「管理図の作り方、活用方法がわからない」という方もいらっしゃるのではないでしょうか。
そこでこの記事では、管理図の概要と品質管理における重要性、管理図の仕組みや種類、異常判定の方法について解説します。
管理図とは
製造現場における管理図とは、製品の品質を分析・管理するためのグラフです。品質のバラつきを可視化し、製造工程の安定度を確認することができます。
製造業にとって生産した製品の品質を維持・向上することは重要な課題です。ニーズに合ったレベルの品質が保たれた製品でなければ、顧客に納得してもらえず、クレームを招く可能性もあります。
目標となる品質レベルと実際に生産された製品の品質レベルに差が生じていないか、生じているならどの程度の差なのかを調査・管理することは、業務改善や収益率アップに欠かせません。この品質管理に役立つツールのひとつが管理図です。
品質管理について、詳しくはこちらの記事でもご紹介しています。
品質管理とは？いまさら聞けない基礎知識や品質保証との違いを解説
QC7つ道具とは
管理図は製造業において品質管理に使われる「QC7つ道具」のひとつです。
製造現場では、生産過程で品質に関わるさまざまなデータを集めることができます。しかしそれらのデータだけでは、品質にどのような問題があるかを把握するのは困難です。
そこで活用されるのがQC7つ道具です。7つのツールで収集したデータを分析し原因分析を行うことで、品質改善に役立てることができます。
QC7つ道具は用途によって大まかに2つのグループに分けられます。
■現状調査・原因分析
- チェックシート：収集データがどの項目に集中しているかを視覚化する
- 散布図：対または関連する2種類のデータを視覚化して整理する
- 特性要因図：要因解析を行う際に原因と結果の関係を明らかにするために使用する
■原因分析・改善策の立案と実践
- グラフ：データを図表にすることで視覚化できるようにする
- ヒストグラム：収集データを区間ごとに分けてバラつきを柱状に視覚化させる
- パレート図：棒グラフと折れ線グラフで原因を分類し視覚化する
- 管理図：品質バラつきの原因が偶然か異常かを判断する
QC7つ道具にはそれぞれ上記のような役割があり、PDCAサイクルにおける「C＝チェック」の工程で使われます。適切に活用し、品質管理をスムーズに行いましょう。
管理図の品質管理における重要性
管理図は品質管理を行う上で重要な役割を果たします。品質のバラつきが規定値内に収まっている管理状態にあるか否かの判断と保全を行えるためです。
品質に影響を及ぼすのは4M、つまり「人」「機械」「材料」「方法」です。4Mは必ずしも常に同じ状態ではなく、作業を進めていくなかで品質には必ずバラつきが生じます。
バラつきが生じる原因は「偶然原因」と「異常原因」のいずれかです。偶然原因によるバラつきは素材の硬さや質、設備のクリアランス等による、避けられない自然なものです。工程が管理状態にあれば、バラつき方も安定します。
一方、異常原因によるものは、故障やミスなど何らかの異常が発生している場合に起こるものです。バラつき方は管理限界を超えて不自然になります。
管理図はバラつきを視覚化するため、工程に異常が発生した際も即座に検知できます。異常検知のタイミングで4Mに何か問題が発生していなかったかを調査すれば、品質管理をスムーズに行うことができるでしょう。
4Mについてはこちらのブログで詳しく解説しています。
「4M」とは？品質管理や変更管理の分析に活用するポイントを解説
管理図の構成要素と仕組み
管理図は3つの要素で構成されたグラフによってバラつきを判定・分析します。
管理図を構成する要素は以下の3つです。
- 中心線（CL）：平均値
- 上方管理限界線（UCL）：+3σ
- 下方管理限界線（LCL）：-3σ
この要素の中に品質データを点でプロットし、それを線でつなげて折れ線グラフ化したものが管理図です。管理図に表示された折れ線グラフの動きを見ることで、品質のバラつきを判断できます。
通常、製造工程が管理状態であるならば、折れ線は99.7％の確率で標準偏差3σ内に収束し、点は中心線の上下を適度に行き来します。しかし異常が発生した場合は、管理限界を超えたり、点が上下いずれかで連続したり、極端にジグザグしたりといった傾向が現れます。
管理限界内であれば大きな異常ではないかもしれませんが、将来的に大きな問題につながる可能性があります。管理図にて極端な傾向が見られる場合は分析・予防・対策が必要です。
管理図の種類
管理図には用いるデータのタイプや用途によってさまざまな種類があります。ここでは計量値と計数値で大きく2つに分け、管理図の種類について解説していきます。
計量値と計数値
管理図で利用されるデータには計量値と計数値の2つがあり、それぞれ「計量値管理図」「計数値管理図」と分類されます。各データの意味は以下のとおりです。
- 計量値：連続して変化する値、ものの長さや重量、時間等のデータ
- 計数値：飛び飛びになる値、不良品や事故発生等のデータ
どちらも管理図を作る上で有用なデータです。しかし、不良品やミスの発生を未然に防ぐためには、結果を表す計数値よりも結果に影響を与える計量値を利用するケースが多いです。
また、管理図では計量値・計数値いずれの場合も日時・ロットごとのデータのかたまりである「群」を使用します。
計量値の管理図
計量値管理図には連続して変化するデータを使用します。以下では代表的な「X-R管理図」「X−s管理図」をご紹介します。
X-R管理図
X-R管理図では、まず群内の平均値Xをグラフ化したX管理図と、各群内の範囲Rをグラフ化したR管理図を作成します。それらを上下に並べ、データの平均および分布範囲を同時に見られるようにしたのがX-R管理図です。
X管理図では群間の変動を、R管理図ではバラつきの変動を確認できます。製品の寸法や重量、硬度や純度といった品質・工程を管理する場合に利用される管理図です。
X−s管理図
X−s管理図は群内の平均値をグラフ化したX-R管理図と、群ごとのデータの標準偏差をグラフ化したs管理図を作成します。それらを上下に並べてデータの平均値と標準偏差を同時に見られるようにした管理図です。
データの最大値・最小値まで使用するX-R管理図ではデータ数が多くなり範囲ないのバラつきがわかりにくくなるというデメリットがあります。X−s管理図ではバラつきをわかりやすくするため、範囲Rではなく標準偏差sを使います。
計数値の管理図
計数値管理図は離散的なデータである計数値を使った管理図です。ここでは「P管理図」「Pn管理図」「C管理図」「U管理図」について解説します。
P管理図
P管理図は不良品の割合、つまり不適合率Pを用いた管理図で、不良率管理図とも呼ばれます。
不良個数Pnを検査個数nで割った不良率Pを使って工程管理する管理図です。製品の良・不良のみで判定し、サンプル数は一定であることがP管理図の条件です。組立不良などを検出する際に使用されます。
Pn管理図
Pn管理図は、P管理図と同じく製品の良・不良に分けて管理します。ただし、P管理図と異なり、不良率Pを計算せず試料（検査に使う材料）の不良品個数を基に品質管理を行います。溶接強度不良などを検出する際に使用されます。
C管理図
P管理図・Pn管理図は不良個数を用いた管理図ですが、C管理図は各ロットに含まれる欠陥・欠点数Cを用いて品質管理します。プリント基板上の修正箇所を見出す際など、見出される欠点の範囲が一定である場合のみ使用できる管理図です。
U管理図
U管理図もC管理図と同様に欠点を利用した管理図です。C管理図との違いは、欠点数ではなく、大きさnの試料における欠点数の平均値＝欠点率を使う点です。C管理図では欠点を見出す範囲、長さ・面積・量などが一定でなければなりません。一方U管理図では欠点率を利用するため、群の大きさが一定でなくても品質を管理できます。
管理図を用いた異常判定の方法
管理図は、品質のバラつきを図示することで製造工程が安定しているかどうかを把握し、品質管理に異常がないかをチェックできるツールです。
ここでは管理図を用いて品質に異常が発生していないか判定する方法をご紹介します。
管理限界線を超えている
こちらは最もわかりやすい異常判定法です。管理図には平均線の上下に管理限界線が引かれています。折れ線グラフがその管理限界線を超えている場合は何らかの異常が発生していると判断できます。ULC・LCLいずれの管理限界線であっても、超えている場合はその原因を調査して対策しましょう。
長い連が発生している
管理図の折れ線グラフは、中心線に沿って適度に上下して推移するのが理想です。しかし場合によっては中心線より上または下に連続して点＝群が並ぶことがあります。
3〜4連程度であればそこまで気にする必要はありません。しかし7〜9連以上、上下どちらかに偏る場合は何らかの異常が発生していると判断できます。
長い連が発生しているということは工程に大きなバラつきや変化があるということです。4Mのうちどこに原因があるのかを調査し、改善していきましょう。
上昇/下降傾向が見られる
管理図の点が平均線に沿って滑らかに上下していれば、工程が安定している証拠です。しかし、点が連続して増加、または連続して減少する傾向が現れる場合があります。
数個の点が連続している程度ならば問題ありませんが、6つ以上を目安として連続する傾向が出ている場合は異常があると判断した方がよいでしょう。
傾向が出るケースとしては、たとえば機器が劣化し最終的に破損するといった場合があります。小さなほころびが品質の異常につながるという状況です。また、工程に何らかのクセが生じている可能性もあり、いずれにせよ原因を調査する必要があります。
点が交互に上下している
点が交互に連続して上下している場合、つまり折れ線グラフがジグザグになる場合があります。これだけでは異常とは言い切れず、続けて分析する必要があります。グラフの波の周期性を調査し、現場で何が起きているのかを確認すると今後の品質管理に役立つでしょう。
ただし、ジグザグの波が大きくなっている場合は注意が必要です。これは工程のバラつきが大きくなっている状態であり、原因を探る必要があります。
連続して領域AやBを超えている
連続して領域AやBを超える場合は異常が発生していると判断できます。
◆領域について
管理図は中心線と＋－3σそれぞれに管理限界線が引かれています。中心線から管理限界線までは均等にA～Cの領域に分けられます。管理限界線に近い領域がA、中心線に近い領域がC、ＡとＢの間の領域がBです。
連続する3点のうち2点が上下どちらかの領域A以上にある、連続する5点のうち4点が上下の領域B以上にあるといった場合は異常判定を出すことができます。ただし、下方A領域・上方C領域・下方A領域といったように中心線を境に反対側に動いている場合は該当しないので注意しましょう。
中心線に寄っている
管理図では、折れ線グラフが中心線に沿って動く状態が理想とされています。しかし、すべての点が中心線に近い領域Cで推移している場合は群分けが適正ではない可能性があります。
折れ線グラフが中心線に寄り付きすぎている場合はバラつきが把握しにくく、品質管理に役立ちません。群分けを見直して、より精度の高い品質管理を行えるように管理図を改善していきましょう。
まとめ
製造現場において、収益率アップ・顧客満足度向上のためにも適正な品質管理を行う必要があります。管理図は製造業で活用されるQC7つ道具の代表的なツールであり、品質管理において重要な役割を担っています。品質のバラつきが視覚化されるため分析・管理するのに役立ち、異常検知もスムーズに行うことができます。管理図の特徴や種類を理解して、自社に合ったものを使い分けていきましょう。
品質管理にはほかにもさまざまな手法やツールがあります。DX化が進む近年は、システムによる効率的な品質管理が普及しています。AIを使った品質管理についてまとめた資料もありますので、ぜひご覧ください。
