その誤差は意図的か？

 

松屋の牛めしうまーい！　でも。。

自分のだけ、なんだか量が少なくねーかー？？？

・・・っていうことありませんか。ぼくは、しょっちゅうあります。

 

もう、そこんとこめちゃくちゃ気になってたんで、松屋さんの並盛を測定してみました。

 

 

 

 

 

僕のやっぱりすくねーでしょーが！おんなじお金払ってるのよ！

 

 

 

 

そこで今日はシューハート管理図をご紹介します。
単に「管理図」とも言いますが、工程を管理し、安定な状態を保つために使われる物事の品質管理する上で重要なグラフのこと。

 

簡単ないい方しちゃうとね、モノを作ったりするときって、多少はバラつきって出るものなのよ。
だから、工場の製造ラインとかでは目視で確認するポジションの人がいるわけね。

で、その誤差が、どーしても自然発生するような偶然のしゃーないっていう類のものなのか、もしくは、製造工程の問題とか、人為的ミスとかがあって発生しているものなのかをチェックするためのものが、このシューハート管理図っていうわけ。

 

 

 

 

 

350グラムの牛丼を製造するっていっても、こんな風に実際は必ずバラけるもんです。

 

355グラムとかね、348グラムとかね、351グラムとか。
絶対にバラけるもんなのよ。
でも、それが自然発生するバラつきなのか、それとも、牛丼製造工程になんかの問題があって発生しているのか、それを判定しようというわけだ。

 

 

 

 

 

製造工程の問題が見えてくる

 

まぁ、難しいことは後回しにして説明すると、

まず、こういう設定値３５０グラムの牛めしのはずなのに、７回連続上回ったり、下回ったりするやつは・・・

これって、牛めしの調理工程に問題があることを示しています。
７回連続上回ったり下回ったりするのは、自然なバラつきではなく、明らかに製造工程になんかの問題があるっちゅーことだ。

 

 

 

 

そして、今度はこういうパターン。
きれいにバラけてるね。うん。気持ち悪いくらい整ってるね。
こういうバラつきに妙なクセが見て取れるやつ？これも、牛めし製造過程に問題があるに違いない！

 

こんな感じできれいにクセがでるっていうのは、だいたい機械がとか製造ロボットとかが、アブノーマルな動きをしているパターン。
松屋さんは、ごはん盛るサーバーを使っているみたいですが、そーゆーところに問題がある可能性があるっちゅーことだ。

 

 

 

 

 

そして最後が限界点を超えちゃうやつ。
1σを5グラムとした場合、上方管理限界は3σつまり＋15グラム
下方管理限界も３σつまり－15グラムだ！

こういう上と下の管理限界を超えちゃうのも問題じゃーい！

 

 

σってなんだ？って人の為に説明すると、以前に標準偏差のご説明をしましたよね。
その時に1σは68.2%、２σは95.4%、３σは99.7%とご説明しました。

逆に言うと、この±15グラムの中が99.7%だから、±15グラムの枠からでちゃうのが、0.3%。
つまり、±15グラムを超えちゃうやつは、1000個のうち３個発生するというレベルのものになりますよね。

 

 

 

 

 

おさらい「シューハート管理図」

 

牛丼の製造における品質確保の例で今回はシューハート管理図をご紹介しましたが、人間が行動すればデータが残るわけだし、ビジネスにおけるパフォーマンスアップだけじゃなく、身近なテーマとしても応用して役立てられるかもしれません。

 

今回、１σを5グラムとしましたが、実際にはサンプルを抽出して、算出するわけです。
牛めしの重さの平均値からのそれぞれの牛めしの「重さのブレ」を２乗して、それの平均値を出す。
そこから「サンプル数-1」で割って、そんで平方根で元に戻したやつが標準偏差σ（SD)です。
僕はややこしいので、Excelの「STDEV関数」で計算したり、こういうの計算するサイトがあるので、そればかり使ってます。ぜひ。