【IATF16949】コアツールの連携が運用効果を高める
自動車産業の代表的な品質マネジメントシステム規格、IATF16949が2016年10月に改訂して約5年経過しました。 この改訂は本来、「不適合予防と製造工程のばらつき削減」を目的としていますが、運用に課題を抱いている方が多くいます。...
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K. NAGAI
- 7月15日
- 3 分
バスタブ曲線とワイブル分布の関係
今回は、バスタブ曲線とワイブル分布の関係をご紹介します。 こんな方におすすめ 「バスタブ曲線」「ワイブル分析」という言葉を知っていても、統計的な信頼性分析にハードルを感じている方 統計的な信頼性分析の基本を知りたい方 バスタブ曲線...
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yuya-ito
- 6月30日
- 4 分
【それぞれの特徴を知る】管理図の種類
品質管理、品質保証で生産の安定性を評価するために「管理図」が使われます。 管理図を使用することで、不具合や欠陥品が発生する前に異常に気づくことができます。そのためには適切な管理図を使うことが必要です。 今回は、管理図の種類とどのような特徴があるのかを紹介します。...
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K. NAGAI
- 6月14日
- 1 分
大人からはじめる統計vol.16 箱ひげ図に"1.5"IQRを使う理由
前回は、箱ひげ図と四分位範囲IQRについて紹介しました。 今回は、箱ひげ図の"ひげ"の範囲に使われるのがなぜ1.5*IQRなのか解説します。 IQR：Q3-Q1。箱ひげ図の箱の範囲。データの中央50％。 正規分布には、「データの何%が、平均±何標準偏差内に入るかわかる」とい...
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yuya-ito
- 5月20日
- 3 分
【不良率からサンプルサイズを算出】計数抜取検査の実例
これまで抜取検査について説明してきました。 【全数検査・抜取検査の役割】検査とは 【抜取検査】AQL（合格品質水準）とは? さて今回は実例として、検査時のサンプルサイズを計算してみたいと思います。 データタイプの確認 他の分析と同様、計量データか計数データによって計算方法が...
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K. NAGAI
- 5月17日
- 3 分
大人からはじめる統計vol.15 箱ひげ図と四分位数
今回は、箱ひげ図が使われるシーンと、結果を解釈するために知っておきたい箱ひげ図の各パーツの意味（四分位数、IQR）を解説します。 箱ひげ図 上の図は、肥料GrowFast、肥料SuperPlant、肥料なし、それぞれの条件で植物が成長した高さを箱ひげ図にしたものです。肥料G...
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K. NAGAI
- 4月5日
- 2 分
大人からはじめる統計vol.14 不良数の分析
これから統計分析を取り入れたい製造業のお客様から、「不良数は記録しているが、どのような分析ができるか」といったご質問をよくいただきます。 良/不良といった2択に関するデータを二項データといいます。 前回はデータの種類と、種類よって分析方法が異なることについてご紹介しました。...
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yuya-ito
- 4月5日
- 3 分
【抜取検査】AQL（合格品質水準）とは?
抜取検査を行う場合、ロットあたり何個サンプルを抜き取るか計画を立てます。 そのときに必要となる情報の1つとしてAQL（合格品質水準）があります。 今回はAQL（合格品質水準）についてとその決め方を3つ紹介します。 AQL（合格品質水準）とは...
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yuya-ito
- 3月24日
- 4 分
【全数検査・抜取検査の役割】検査とは
「検査」とは、不良品が後工程やお客さんに出荷されないように品質を保証するために行うサンプリング・測定・判断です。 規格内の良い製品であれば後工程に回すか、あるいは出荷して良いと判断し、規格外となる製品は出荷停止の判断をするために検査は必要な活動となります。...
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yuya-ito
- 3月7日
- 3 分
【分類・層別】クラスタリングとは
先日の多変量解析紹介の分類として「クラスター分析」を紹介しました。 今回はそのクラスター分析について、もう少し詳しくご紹介致します。 クラスター分析とは クラスター分析とはサンプル同士を複数のグループ（クラスター）に分ける方法の総称です。似た特性を持つ変数やサンプル同士をグ...
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K. NAGAI
- 3月4日
- 4 分
データ分析の力でヘルスケアサービスを改善する
2月17日に開催されたウェビナー 「データ分析の力でヘルスケアサービスを改善する」 ▷動画を見る（英語）："Improving Healthcare Services and Patient Outcomes by Leveraging the Power of Data...
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K. NAGAI
- 3月1日
- 2 分
大人からはじめる統計vol.13 データの種類（尺度）
データの種類によって、使える分析手法が異なり、分析に工夫が必要になることは少なくありません。 データを収集して分析するときに、データの種類を区別できることは必須の知識です。 前回は、チョコレートの好み（ダーク、ミルク、ホワイト）のアンケート結果をグラフ化しました。ダーク、ミ...
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K. NAGAI
- 2月1日
- 2 分
大人からはじめる統計 vol.12 アンケートや官能評価データ
今回は、アンケートや官能評価データの統計分析についてご紹介します。 データがカテゴリや段階評価である点が特殊ですが、母集団や検定といった統計の考え方はデータの種類に関わらず共通です。 カテゴリデータの例 あるチョコレート会社が、400人にチョコレートの好み（ダーク、ミルク、...
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yuya-ito
- 1月31日
- 4 分
【変数をまとめる】主成分分析とは
化学や自動車メーカーなど、工程が長く大量の変数を扱う業界では大量のデータを扱うシーンが多くあります。例えば車の燃費を考えてみても、各パーツの重量、点火時期、圧力損失、バルブ長、インジェクターの性能など数百から数千の項目となります。...
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K. NAGAI
- 2021年12月14日
- 2 分
大人からはじめる統計 vol.11 最大値や最小値の分布
ここまで左右対称な正規分布を見てきましたが、 確率分布は正規分布だけではありません。 今回は、左右に歪んだ分布を紹介します。 ここで問題です。 下の画像は、それぞれ右左どちらに歪んでいるでしょうか？ 正解は・・・（下にスクロール） 予想と合っていたでしょうか。...
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yuya-ito
- 2021年12月13日
- 4 分
多変量解析を始めてみませんか？
近年、製造工程データが多く取れるようになり従来のSQC分析では対応しきれないシーンが増えてきました。現在、そういったシーンでは多変量解析が使われています。 多変量解析を使うことで、勘や経験で得ていた情報が定量化できます。また今まで分からなかった関係性を見つけることや、将来の...
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yuya-ito
- 2021年11月25日
- 3 分
【サブグループサイズに注意】R管理図とS管理図の違い
工程の安定性を評価するときに使われる「管理図」ですが、何個か種類があるのをご存知ですか。 代表的な管理図は、R管理図とS管理図です。 これらは、Xbar-R管理図やXbar-S管理図として使われることがあります。 Xbarはx̄ つまり、Xの平均を表します。...
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yuya-ito
- 2021年11月18日
- 3 分
Minitab21.1新リリース内容
最新のMinitab Statistical Softwareバージョン21.1がリリースされました。 新しく追加された機能をご紹介します。 自動分析機能の追加 信頼性分析のアップデート グラフビルダーのアップデート ■自動分析機能の追加...
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K. NAGAI
- 2021年11月17日
- 2 分
大人からはじめる統計 vol.10 標準偏差のn-1
前回は、自由度について紹介しました。 自由度は、標準偏差の分母n-1として知っている方も多いのではないでしょうか。 -1に違和感を感じながらも、 「標準偏差は、とりあえずn-1で割ればいいんだな」 なんて覚えていないでしょうか？...
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