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※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
序章
製造への伝統的なアプローチは、製品を作るために生産に依存し、最終製品を検査し、仕様を満たさないアイテムを除外するために品質管理に依存していました.この検出戦略は、無駄な生産がすでに発生している場合に事後検査を伴うため、多くの場合、無駄が多く、経済的ではありません。代わりに、そもそも使用できない出力を生成しないことによって無駄を回避するための予防戦略を導入する方がはるかに効果的です。これは、プロセス情報を収集して分析し、プロセス自体に対してタイムリーなアクションを実行できるようにすることで実現できます。
博士Walter Shewhart は 1924 年に、プロセスの管理に有意性の統計原則を適用するグラフィカルな手段として、管理図を提案しました。管理図理論では、2 種類の変動性が認識されます。最初の種類は、「偶然の原因」によるランダムな変動性です (「共通/自然/ランダム/固有/制御不能な原因」としても知られています)これは、さまざまな原因が一貫して存在し、容易に特定できないためです。それぞれの原因は、全体の変動性の非常に小さな構成要素を構成しますが、どれも重要な量には寄与しません。それにもかかわらず、これらの特定できないランダムな原因のすべての寄与の合計は測定可能であり、プロセスに固有のものであると想定されています。一般的な原因を排除または修正するには、プロセスとシステムを根本的に変更するためのリソースを割り当てるという決定が必要になる場合があります。
2 番目の種類の変動性は、プロセスの実際の変化を表します。このような変化は、プロセスの固有の部分ではなく、少なくとも理論的には排除できるいくつかの特定可能な原因に起因する可能性があります。これらの識別可能な原因は、変動の「割り当て可能な原因」 （特別/不自然/体系的/制御可能な原因とも呼ばれます）と呼ばれます。それらは、材料の均一性の欠如、破損したツール、製造または手順、機器の不規則な性能、または環境の変化などに起因する可能性があります。
プロセスの変動がランダムな原因のみに起因する場合、プロセスは統計的管理下にある、または単に「管理下にある」と言われます。このレベルの変動が決定されると、このレベルからの偏差は、特定して排除する必要がある割り当て可能な原因の結果であると見なされます。
統計的プロセス管理は、特定の要件への製品およびサービスの適合を保証するために、プロセスを許容可能かつ安定したレベルで確立および維持するための方法論です。これを行うために使用される主要な統計ツールは管理図です。これは、工程能力と呼ばれる固有の工程変動性を考慮した後に確立された制限に対して、工程の現在の状態を表す一連の観察に基づいて情報を提示および比較するグラフィカルな方法です。管理図法は、プロセスが統計的管理状態に達したか、またはその状態が継続しているかどうかを最初に評価するのに役立ちます。このような状態にある場合、プロセスは安定していて予測可能であると見なされ、プロセスが顧客の要件を満たす能力についてさらに分析を行うことができます。管理図はまた、プロセス活動が進行している間、プロセス出力の品質特性の継続的な記録を提供するためにも使用できます。管理図は、反復プロセスに起因するデータの変動の不自然なパターンを検出するのに役立ち、統計的管理の欠如を検出するための基準を提供します。管理図とその慎重な分析を使用すると、プロセスの理解が深まり、多くの場合、価値のある改善を行う方法が特定されます。
Introduction
A traditional approach to manufacturing has been to depend on production to make the product and on quality control to inspect the final product and screen out items not meeting specifications. This strategy of detection is often wasteful and uneconomical because it involves after-the-event inspection when the wasteful production has already occurred. Instead, it is much more effective to institute a strategy of prevention to avoid waste by not producing unusable output in the first place. This can be accomplished by gathering process information and analysing it so that timely action can be taken on the process itself.
Dr. Walter Shewhart in 1924 proposed the control chart as a graphical means of applying the statistical principles of significance to the control of a process. Control chart theory recognizes two kinds of variability. The first kind is random variability due to “chance causes” (also known as “common/natural/ random/inherent/uncontrollable causes”). This is due to the wide variety of causes that are consistently present and not readily identifiable, each of which constitutes a very small component of the total variability but none of which contributes any significant amount. Nevertheless, the sum of the contributions of all of these unidentifiable random causes is measurable and is assumed to be inherent to the process. The elimination or correction of common causes may well require a decision to allocate resources to fundamentally change the process and system.
The second kind of variability represents a real change in the process. Such a change can be attributed to some identifiable causes that are not an inherent part of the process and which can, at least theoretically, be eliminated. These identifiable causes are referred to as “assignable causes” (also known as special/unnatural/systematic/controllable causes) of variation. They may be attributable to such matters as the lack of uniformity in material, a broken tool, workmanship or procedures, the irregular performance of equipment, or environmental changes.
A process is said to be in statistical control, or simply “in control”, when the process variability results only from random causes. Once this level of variation is determined, any deviation from this level is assumed to be the result of assignable causes that should be identified and eliminated.
Statistical process control is a methodology for establishing and maintaining a process at an acceptable and stable level so as to ensure conformity of products and services to specified requirements. The major statistical tool used to do this is the control chart, which is a graphical method of presenting and comparing information based on a sequence of observations representing the current state of a process against limits established after consideration of inherent process variability called process capability. The control chart method helps first to evaluate whether or not a process has attained, or continues in, a state of statistical control. When in such a state the process is deemed to be stable and predictable and further analysis as to the ability of the process to satisfy the requirements of the customer can then be conducted. The control chart also can be used to provide a continuous record of a quality characteristic of the process output while process activity is ongoing. Control charts aid in the detection of unnatural patterns of variation in data resulting from repetitive processes and provide criteria for detecting a lack of statistical control. The use of a control chart and its careful analysis leads to a better understanding of the process and will often result in the identification of ways to make valuable improvements.