IATF 16949 9.1.1.3項：統計概念の適用【要求事項解説】

1. はじめに

IATF 16949は自動車業界における品質マネジメントシステム規格であり、特に製品品質の向上とリスク管理に関して高い要求を設定しています。

その中で、品質管理における統計的手法をどのように活用するかという点は非常に重要な要素となります。

今回解説する「9.1.1.3 統計概念の適用」は、製造プロセスのバラツキを管理し、安定性や工程能力を理解・適用するための統計的概念について言及しています。

統計的概念は、製造業における品質保証活動において欠かせないツールであり、これを適切に理解し、活用できることが求められます。

この要求事項が示すように、従業員が統計的概念を理解し、適切に使用することが重要です。

これにより、製造工程や製品の品質の安定性が確保され、過剰な調整や誤った判断を避けることができます。

本記事では、IATF 16949の「9.1.1.3 統計概念の適用」について深掘りし、その要求事項の理解を助けるために、バラツキ、管理（安定性）、工程能力、過剰調整の4つの統計概念に関する解説を行います。

また、これらの統計概念がどのように組織の品質マネジメントシステムに適用されるべきかを具体的に示します。

2. 統計概念の重要性と理解

2.1 バラツキとは？

「バラツキ」とは、製品やプロセスの結果が一定していない、すなわち、異なる測定値が得られる現象を指します。

製造工程において、バラツキが存在することは避けられないものですが、その大きさや原因を理解し、管理することが品質を維持するために不可欠です。

バラツキには主に2種類があります。

• 自然バラツキ（一般的なバラツキ）: 工程そのものに内在するばらつきで、例えば温度や湿度、機械の微細な違いなど、特定の要因によって引き起こされます。完全に排除することは困難ですが、最小化することは可能です。
• 特殊原因によるバラツキ: 外的な要因（人為的ミス、機械の故障、材料の不具合など）によって引き起こされるバラツキです。このバラツキは特定でき、適切な是正措置を講じることができます。

バラツキを管理するためには、統計的手法を使用してその発生原因を特定し、対策を講じることが重要です。

特に、統計的プロセスコントロール（SPC）を用いることで、工程のバラツキを視覚化し、管理することが可能です。

2.2 安定性（プロセスの安定性）

製造プロセスの安定性とは、工程が一定の範囲内で予測可能な結果を生み出すことを指します。

安定性があるプロセスは、ばらつきが管理され、外的要因によってプロセスが大きく変動することがない状態です。

安定したプロセスでは、以下の特徴があります。

• 予測可能性: プロセスの結果が予測可能で、意図したとおりの製品が継続的に生産される。
• 低いばらつき: プロセス内のばらつきが小さく、一定の品質基準を満たし続ける。
• リスクの低減: プロセスが安定していることで、不良品の発生リスクが低減し、顧客の満足度が向上する。

プロセスの安定性を維持するためには、定期的にプロセスをモニタリングし、統計的手法を用いてその安定性を確認することが必要です。

SPCやヒストグラム、散布図などを活用して、工程が安定しているかどうかを常に確認し、安定性が損なわれる兆候が見られた場合には迅速に対応します。

2.3 工程能力

「工程能力（Process Capability）」は、製造工程が設定された仕様範囲内で製品を一貫して生産できる能力を指します。

工程能力は、工程のバラツキとその仕様範囲との関係に基づいて評価されます。

最も一般的に使用される工程能力の指標には、**Cpk（工程能力指数）とPpk（工程性能指数）**があります。

• Cpk（工程能力指数）: 工程がターゲットとする仕様の中心にどれだけ近いか、またその仕様範囲内でどれだけのばらつきを持っているかを示す指標です。Cpkの値が大きいほど、製造工程が仕様範囲に収束しており、高い能力を持っていることを意味します。
• Ppk（工程性能指数）: 実際に製造された製品のデータに基づいて評価される指標であり、工程能力を評価するための実績値を示します。Cpkと比較して、Ppkは過去のデータに基づいているため、現行の安定性を測る指標として重要です。

工程能力が高いということは、工程が安定しており、品質のバラツキが少ないことを示します。

これにより、製品が高い品質基準を維持し、顧客の要求に応えることができます。

2.4 過剰調整（オーバーアジャストメント）

「過剰調整」とは、製造工程の結果が仕様を外れた場合に、その原因を過度に修正しようとすることです。

過剰調整は、結果として工程の安定性を損ない、逆に品質のばらつきを増加させる原因となります。

過剰調整が発生する典型的な状況には、次のようなものがあります。

• 過度な修正: 一度の不良やばらつきが発生した際に、それを過剰に修正しようとすると、他の部分で新たな問題が生じる可能性があります。
• 人為的エラー: 工程を手動で調整する際、オーバーアジャストメントを行うことで、新たなエラーを引き起こすことがあります。

過剰調整を防ぐためには、統計的手法を用いて現実的な範囲内で調整を行い、適切な反応を取ることが重要です。

特に、統計的プロセスコントロール（SPC）やシックスシグマなどの手法を用いることで、過剰調整を避け、安定した製造工程を維持することができます。

3. 統計概念の適用の実務への影響

IATF 16949「9.1.1.3 統計概念の適用」の要求事項に従い、統計的概念を正しく理解し活用することは、品質管理の実務において非常に重要です。

従業員がこれらの概念を理解し、実務で使用できるようにするためには、次のような取り組みが求められます。

3.1 従業員の教育と訓練

統計的概念の理解は、従業員の教育と訓練を通じて向上させることができます。

統計ツールや手法を理解し、実際に使用することで、バラツキや工程能力の評価が適切に行われるようになります。

定期的なトレーニングやワークショップを開催し、従業員が統計的概念を実務に適用できるようサポートすることが重要です。

3.2 統計ツールの活用

統計ツールは、製造プロセスをモニタリングし、改善を進めるために不可欠な要素です。

品質管理担当者は、SPCやヒストグラム、散布図などを活用し、工程の状態を常に監視することが求められます。

また、工程能力を評価するための指標（Cpk、Ppk）も重要なツールとして使用されます。

3.3 リスク管理と改善

統計的概念は、製造工程の安定性を確保し、リスクを最小限に抑えるための重要な要素です。

統計データに基づいてリスクを分析し、適切な対応策を講じることで、品質向上とコスト削減を実現できます。

4. 結論

「9.1.1.3 統計概念の適用」に関するIATF 16949の要求事項は、製造プロセスにおけるバラツキを適切に管理し、安定性や工程能力を確保するために統計的概念を正しく理解し使用することを求めています。

従業員がこれらの概念をしっかりと理解し、日常的に実務に活用することで、品質の向上やリスクの低減を実現できることになります。

統計概念を正しく適用し、製造プロセスの安定性と品質を保つことは、IATF 16949の認証取得を目指す企業にとって、顧客満足度の向上や競争力強化につながります。