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品質管理はデータに始まり、データで終わります。

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データの説明Explanation of data


(目次)

 1. データを取る目的
 2. データの取り方
 3. サンプリングと測定
 4. データと誤差
 5. バラツキとは
 6. サンプル数とバラツキ

1. データを取る目的

01 データを取る目的(解説)
 1.データを取る目的について、説明して行きます。
 2.データを取る前に、取る目的を明確にしておく
  ことが重要です。
 3.QC7つ道具などのデータ解析方法を理解して、
  データを取りましょう。
 4.目的の例としては、下記が上げられます。
  維持の為: 製造工程での各種記録
  改善の為: 試作試験での実験記録
  検査の為: 出荷検査での検査記録




2. データの取り方

02 データの取り方(解説)
 1.データの取り方について、説明して行きます。
 2.データの取り方のルールを決めましょう。
 3.データを取るときの注意点を下記に上げます。
  方法 : サンプリング方法、データ数、精度
  履歴 : 5W1Hの明確化
  利便性: 層別(作業者、機械、原料など)







3. サンプリングと測定

03 サンプリングと測定(解説)
 1.サンプリングと測定について、説明して行きます。
 2.製品の特性を知りたいときは測定を行いますが、
  全ての製品を測定するとコスト高となります。
 3.そこで製品から一部を抜き取り測定します。
  この抜き取り作業をサンプリングと呼びます。
 4.サンプリング、測定、推定が一連の手順です。
 5.サンプリングは無作為に行うことが重要です。





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4. データと誤差

04 データと誤差(解説)
 1.データと誤差について、説明して行きます。
 2.製品の特性を知りたいときは測定を行いますが、
  得られたデータには必ず誤差が含まれます。
 3.誤差には、かたより・バラツキがあります。
  かたより: 平均値−真の値
  バラツキ: 測定値−平均値
 4.これらは下記の関係で表せます。
  データ=真の値+かたより+バラツキ




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5. バラツキとは

05 バラツキとは(解説)
 1.バラツキとはについて、説明して行きます。
 2.品質管理ではバラツキを標準偏差で示します。
 3.記号    : σ
 4.エクセル関数: =STDEV("A1:A100")
 5.考え方は下記の通りです。
  データと平均値の差を求め、それを2乗します。
  これを全てのデータで行い、合計を算出します。
  得られた値をデータ数−1で割ります。
  最後に単位を元に戻すため、平方根を取ります。



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6. サンプル数とバラツキ

06 サンプル数とバラツキ(解説)
 1.サンプル数とバラツキについて、説明して行き
  ます。
 2.製品の特性を知りたいときは測定を行いますが、
  サンプル数は幾つ必要でしょうか?
 3.サンプル数が少ないとバラツキが大きくなり、
  サンプル数が多いとコスト高となります。
 4.この関係は左図の様になります。
  サンプル数は最低でもn=4は必要でしょう。
 5.これは母標準偏差の95%信頼区間から算出
  しますが、ここでは割愛します。


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