オールハンズ マネジメント
中小製造業向け デジタル化 人材育成
コンサルタント
代表 西川 守
物語：「データが語る、製造の真実」
池田工業のネジ製造ラインでは、長年、製品の品質管理と設備の稼働状態の管理を厳密に行ってきました。製品の寸法については管理図を用い、平均値と標準偏差を基に一定の範囲内に収まっているかどうかを監視していました。また、設備の稼働時間や生産量なども記録し、異常があればすぐにメンテナンスを行っていました。
しかし、最近になって、お客様から「製品の強度が弱い」というクレームが相次ぐようになったのです。品質管理部門の担当者、鈴木さんは困惑しました。製品の寸法を示す管理図を見る限り、すべてのデータは管理限界内に収まっており、異常を示す兆候は見られなかったからです。
「管理図では問題がないのに、なぜ不良品が出てくるのか？」
鈴木さんは、この疑問を解き明かすため、過去のデータを詳細に分析することにしました。製品の寸法だけでなく、製造設備の稼働データ、原材料の検査データなど、あらゆるデータを網羅的に調べたのです。
その結果、驚くべき事実が明らかになりました。それは、管理図では異常と判断されない範囲内であっても、製品の強度が少しずつ低下しているという傾向が見られたのです。さらに、製造設備の稼働データを詳細に分析したところ、問題が発生していた製品が製造されていた時期には、特定の設備の振動が通常よりも大きくなっていたことが判明しました。
しかし、これまでの設備の状態データの管理は、平均値や標準偏差といった統計量に注目しており、生データそのものは分析されていませんでした。そのため、設備の異常を早期に検知することができず、結果として製品の品質低下に繋がっていたのです。
池田工業のケースは、製造業における品質管理の現場でよく見られる、平均値や標準偏差といった統計量に頼りすぎることで、個々のデータに隠された重要な情報を見落としてしまうという問題を浮き彫りにしています。
確かに、これらの統計量は全体像を把握する上で有用ですが、個々のデータに潜む異常や変動といった詳細な情報は捉えきれません。これは、ぼやけた写真を見るようなもので、不良品発生の原因を特定する上で、重要な手がかりを見失うことに繋がります。
鈴木さんが行ったような、生のデータを詳細に分析するアプローチは、この問題に対する有効な解決策です。生のデータには、製品の製造過程における様々な変動や、外部環境の影響といった、平均値からは読み取れない情報が豊富に含まれています。これらの情報を詳細に分析することで、不良品発生の原因を特定し、より効果的な対策を講じることができます。
製品の品質向上や新たなビジネスチャンスの発見には、データに隠された真実を引き出すことが不可欠です。生のデータを統計解析することで、平均値だけでは見えないパターンや問題点を明らかにできます。
しかし、統計解析には専門的な知識が必要であり、中小企業にとって、自社で一から始めるのは容易ではありません。そこで、データ分析の専門家であるコンサルタントの力を借りることが有効です。
コンサルタントは、データ収集から分析、問題解決までの全プロセスをサポートし、企業がデータに基づいた意思決定を行うことを支援します。手動でのデータ収集から高度な統計解析まで、企業のニーズに合わせて柔軟に対応してくれます。
コンサルタントとの連携を通じて、企業はデータ分析のスキルを向上させ、自社でデータ活用できる体制を築くことができます。これにより、コンサルタントへの依存度を減らし、中長期的な成長に繋げることができます。