2019/10/07

パレート図は重要項目の抽出に効果的。図の見方や作り方まで徹底網羅

パレート図の作り方

製造現場を管理している方にとって、どこで品質不良が起こり、どういった対処を行えばいいのか、という判断は重要な業務のひとつです。しかし現場では数え切れないほどの品質不良が起こっており、何から取り掛かっていいのかわからないという悩みを抱えている方も多いでしょう。

そこで、多くの品質不良の中から優先的に取り組むべき重要なものを選択するための方法が「パレート図」です。今回はパレート図の概要や品質管理に用いられている理由に加え、作り方や見方についても解説します。

QC7つ道具のひとつ、パレート図とは

パレート図とは

パレート図は、項目別にデータを分類し、数値の大きい順に並べ、棒グラフと折れ線グラフで表します。製造業では品質管理(Quality Control)のために用いられることが多い図です。

品質管理とは製品の品質を、一定の水準に保つために統計的に管理する方法です。品質管理は製造現場において必須になります。品質管理を徹底に行うことで不良品の削減や生産数の増加につながります。

品質管理の分析や改善を定性的(数値に表れる形で)にサポートするためのフレームワーク・考え方は「QC7つ道具」と呼ばれ、パレート図はそのひとつです。

パレート図を用いることで製品の不良や欠点などを分解し、具体的な数値にすることで問題を把握することが可能です。

たとえば部品を扱う生産ライン別に分類してパレート図で数値化した場合、ある特定のラインにおける部品や作業において品質不良が起こる回数が多い、といったことがわかるようになります。つまりパレート図を用いることによって、品質管理を行う上で重点的に改善するべき点が把握可能になるのです。

優先順位が大事な理由はパレートの法則

パレートの法則

原料、機械、作業など品質不良には多くの要因が関わっています。その要因をすべて解決しようとすれば途方もない労力や時間が必要です。だからこそパレート図で重要な問題の把握、解決を目指しますが、本当にすべてを解決せずとも品質管理は大丈夫なのでしょうか。そこで「パレートの法則」という考え方を解説します。

パレートの法則とは物事を構成する要素の中で、一部の要素が全体の大部分に対して大きな影響を与えているという考え方です。イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートによって1986年に論文で提唱されました。具体的な数値では影響を与える要素の割合が2割、その他の要素が8割と言われており、「20:80の法則」や「2:8の法則」とも呼ばれています。

パレートの法則は元々、経済学において「上位2割の富裕層が社会全体の富の8割を有し、残りの8割で2割の富を分け合っている」という富の偏在を意味していました。現在ではこの考え方はマーケティングや経営学など、さまざまな分野や場面に用いられています。

パレート図はパレートの法則を可視化するためのツールです。問題となる各要素を分解し、上位の要素を改善することで品質管理全体の向上を実現します。

パレート図の作り方を図解

「パレート図」を作るためにはどのような工程が必要なのでしょうか。ある製品Zの品質管理を例にしてご紹介します。

データの分類項目を決める

データの分類まずは、考えられる項目を列挙します。

データを取り、分類項目別に集計

データの集計実際にデータを取っていきます。ある一定の期間を決め、起こった不良を数え、記録しておきましょう。

データを大きい順に並べ、累積数を計算する

累積数の計算

集めたデータを数値の大きい順番に並べ替えます。この際、累積数も追加しましょう。累積数とは、上から順にデータを足していった数字です。今回の場合は最も数が多い不良Bが77で二番目に多い不良Cが22のため、不良C時点における累積数は77+22=99になります。この作業を行う際、数があまりにも少ないものは「その他」という項目でまとめることが可能です。

累積比率を計算する

累積比率の計算続いて累積比率を計算します。各項目のデータ数を累積数の合計で割った数値を累積比率といいます。累積比率の合計は100%です。合計数が100以外の数値になる場合は計算が間違っている可能性が高いので、再度確かめましょう。

グラフにする

グラフ化収集したデータをグラフにしてパレート図の完成です。データを集めた期間、記録者、目的などを残しておくといいでしょう。今回のパレート図を読み取ると不良BとCだけで累積比率が約80%もあります。したがって、このふたつの品質不良の改善を優先的に取り組むべきだということがわかるのです。

パレート図の具体的な見方

パレート図はどのように読み取れば、うまく活用できるのでしょうか。今回はいくつかケースを挙げてパレート図の見方を解説します。

品質不良の金額と不良になる機械

金額と機械のパレート図製品の不良金額を縦軸におき、どの機械がどれくらい損失を生んでいるのかパレート図にしています。このケースでは機械AとBだけで累積比率が84%あるため、早急に改善をしなければならないことが読み取れるでしょう。

品質不良の個数と不良理由

個数と理由のパレート図上述の作図解説で見たパレート図をより具体的にしたものです。今回は不良項目別にデータを取りますが、先述の通り原料別、機械別、作業別、作業員別など数多くのデータの取り方があります。目的に沿って取るべきデータを考えましょう。

パレート図以外の7つ道具も併用すれば効果が上がる

今回はQC7つ道具のひとつ、パレート図について解説しました。品質管理はひとつの道具を使えば大丈夫、というわけではありません。「特性」がどのような「要因」によって構成され、どの要因に変動があると看過できない影響を及ぼすのか調査する「特性要因図」や、点検・調査・確認などを可視化し見やすくするチェックシートなど、あらゆる方法・考え方を適切な場面で用いることで品質管理は徹底されるのです。

近年では産業用ロボットを用いている製造現場も多く、品質管理のクオリティは向上しています。品質管理の効率をよりよく行いたい場合は、産業用ロボットの導入を検討してみてもいいでしょう。

もしロボット活用や現場の課題についてお悩みの場合は、ぜひロボットSIerにご相談ください。問題点の抽出や改善施策のご提案、補助金申請のサポートまで、経験豊富なエンジニアが御社のお悩みを解消いたします。

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