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SPC(Statistical Process Control)とは

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SPC (Statistical Process Control)とは

SPC(Statistical Process Control、統計的工程管理)は、製造プロセスやサービスプロセスを効率的かつ安定的に運用するための管理手法です。統計学を活用してデータを分析し、プロセスのばらつきを特定・監視することで、不良品やエラーを未然に防ぎます。主に製造業で広く採用されていますが、現在ではサービス業やIT分野でも応用されています。


SPCの目的

SPCの目的は以下の通りです。

  • プロセスの安定化:工程のばらつきを最小限に抑え、安定的な品質を確保する
  • コスト削減:不良品や手直しの発生を防ぐことで無駄なコストを削減する
  • 顧客満足の向上:一貫した品質を提供し、顧客の信頼を得る
  • 継続的改善:プロセスを継続的に見直し、パフォーマンスを向上させる

SPCの仕組み

1. データ収集

SPCでは、工程からデータを定期的に収集します。このデータには以下のようなものが含まれます。

  • 製品の寸法や重量
  • サービスの処理時間
  • プロセス中の温度や圧力

これらのデータは、工程の「通常のばらつき」と「異常なばらつき」を見分ける基礎となります。


2. 管理図の活用

SPCの中心となるツールが「管理図」です。管理図は、データを時系列でプロットし、異常が発生しているかどうかを視覚的に示します。

  • 中心線(CL):プロセスの平均値を示します
  • 管理限界線(UCL/LCL):許容範囲の上限と下限を表します

データポイントが管理限界線を超えたり、一定のパターンを示した場合、それは「異常」を意味します。


3. 問題の特定と対応

管理図で異常が検出された場合、原因を特定し、対策を講じます。これには以下の方法が含まれます。

  • 原因分析ツール:特性要因図(フィッシュボーンダイアグラム)やパレート図を使用
  • 工程改善:プロセスの手順や機械設定を調整

SPCのメリットと限界

メリット

  • 品質の一貫性:不良品の発生率を低下させ、顧客満足度を向上
  • コスト効率の改善:プロセスの効率化により、材料や時間の無駄を削減
  • リアルタイム監視:異常が発生した際に早期発見が可能

限界

  • 初期導入の負担:データ収集やツール導入に時間とコストがかかる
  • 熟練者の必要性:データ解析やプロセス改善には専門知識が必要
  • 複雑なプロセスへの対応:多くの変数が関与する場合、管理が難しいことがある

SPCの活用例

1. 製造業

ある自動車メーカーでは、エンジン部品の寸法を管理図でモニタリングし、不良品の発生を90%削減しました。

2. サービス業

コールセンターでは、通話時間と顧客満足度を管理図で分析し、顧客対応の標準化を実現しました。

3. IT分野

ソフトウェア開発では、バグの発生率をモニタリングし、コードレビューの頻度を調整することで品質向上に貢献しました。


図解:管理図の構成要素

以下は、基本的な管理図の例です。

時間(サンプル番号)測定値中心線(CL)上限(UCL)下限(LCL)
150525648
254525648
358525648
451525648
547525648

異常が発生している場合、データポイントがUCLまたはLCLを超えることがあります。


SPCを成功させるためのポイント

  1. データの質を確保:信頼性の高いデータを収集する
  2. 全員の協力を得る:従業員がSPCの目的と手順を理解する
  3. 継続的なモニタリング:管理図を定期的に見直し、改善点を発見する

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