品質管理（ｑｕａｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）

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1 品質管理（ｑｕａｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）
2017/3/1 品質管理（ｑｕａｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ） 生産管理の目的 　 　 必要な品質を備えた製品・サービスを、適切な価格で、適切な数量、所定の時期に生産すること。 品質管理の目的 　　　 品質を通して企業の生産性・経済性の向上をはかること。 H18年から開始 　３月　９月 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

2 2017/3/1 品質とは 品質（ｑｕａｌｉｔｙ） 　　 品物・サービスの使用目的・初期目的を果たすために具備すべき性質・形状または形態を数量的に表した値または条件。 品質の良い悪いは、使い道により異なる。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

3 品質の定義 Ｗ．Ｅ．Ｄｅｍｉｎｇ （１９５０年） “_______________は、最大に有効
2017/3/1 品質の定義 Ｗ．Ｅ．Ｄｅｍｉｎｇ （１９５０年） 　　“_______________は、最大に有効 　かつ市場性のある製品を最も経済的に生産するために、 　生産の全段階に統計的手法を適用すること。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

4 デミング・サイクル （Ｄｅｍｉｎｇ Ｃｙｃｌｅ）
2017/3/1 デミング・サイクル （Ｄｅｍｉｎｇ Ｃｙｃｌｅ） ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

5 2017/3/1 品質の定義 Ｊ．Ｍ．Ｊｕｒａｎ （１９５４年） 　 “品質管理とは、品質仕様を設定し、これを実現するためのあらゆる手段の全体であり、統計的品質管理とはそれらの方法の中で、統計的手法に基礎付けられた部分をいう。” ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

6 品質の定義 Ａ．Ｖ．Ｆｅｉｇｅｎｂａｕｍ（１９６８年） Total Quality Control (TQC) ©ＡＴＳＵＴＯ ＮＩＳＨＩＯ
2017/3/1 品質の定義 Ａ．Ｖ．Ｆｅｉｇｅｎｂａｕｍ（１９６８年） Total Quality Control (TQC) ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

7 品質の定義 日本工業規格（ＪＩＳ） （１９８１年） “買い手の要求に合った品質お品物またはサービスを経済的に作り出すための手段の体系。
2017/3/1 品質の定義 日本工業規格（ＪＩＳ） （１９８１年） 　“買い手の要求に合った品質お品物またはサービスを経済的に作り出すための手段の体系。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

8 品質管理の定義 統計的品質管理（ＳＱＣ） 総合的品質管理（ＴＱＣ） “品質を通して企業の生産性・経済性の向上をはかること。”
2017/3/1 品質管理の定義 “品質を通して企業の生産性・経済性の向上をはかること。” 統計的品質管理（ＳＱＣ） 　 “品物を作る製造工程の途中で、不良品を作り出す原因を出きる限り迅速に発見し、不良原因を取り除いていくこと” “品質は検査により作られるのでなく、工程で作り込まれる” 総合的品質管理（ＴＱＣ） “消費者を完全に満足させる最も経済的な水準で生産およびサービスできるよう社内各部門の努力を、品質の開発、品質の維持、および品質の改善のために、統括させる効果的な体系” ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

9 コスト・売値と品質との関係 ｃｏｓｔ ｐｒｉｃｅ 市場価格 生産原価 利益 ｑｕｌｉｔｙ 企業の成立するする範囲 顧客の満足する範囲 ｑ０
2017/3/1 コスト・売値と品質との関係 ｃｏｓｔ ｐｒｉｃｅ 市場価格 生産原価 利益 企業の成立するする範囲 顧客の満足する範囲 ｑ０ ｑｕｌｉｔｙ ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

10 品質管理の中心テーマ 品質管理活動の中核は、 ____________（ｑｕａｌｉｔｙ ａｓｓｕｒａｎｃｅ；ＱＡ） 品質保証は、
2017/3/1 品質管理の中心テーマ 品質管理活動の中核は、 　　　____________（ｑｕａｌｉｔｙ ａｓｓｕｒａｎｃｅ；ＱＡ） 品質保証は、 　　　製品またはサービスのライフサイクルを通じて、 　　　全ての段階で実施される。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

11 品質保証の構成 ① 品質＿＿＿ ② 品質＿＿＿ ③ 品質＿＿＿ ④ 品質＿＿＿ ⑤ 品質＿＿＿ ©ＡＴＳＵＴＯ ＮＩＳＨＩＯ
2017/3/1 品質保証の構成 ① 品質＿＿＿　　　 ② 品質＿＿＿ ③ 品質＿＿＿　　 ④ 品質＿＿＿ ⑤ 品質＿＿＿ ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

12 品質保証の技術 品質データを解析する技術 ⇒ ＿＿＿＿＿＿＿ 品質を評価する技術 ⇒ ＿＿＿＿＿＿
2017/3/1 品質保証の技術 品質データを解析する技術 ⇒ ＿＿＿＿＿＿＿ 品質を評価する技術 ⇒ ＿＿＿＿＿＿ 顧客ニーズを製品に展開する技術 ⇒ ＿＿＿＿＿＿ 品質情報を処理する技術 ⇒ ＿＿＿＿＿＿＿＿ ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

13 品質（作業の流れによる分類） ◎_________ （ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｔａｒｇｅｔ）
2017/3/1 品質（作業の流れによる分類） ◎_________ （ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｔａｒｇｅｔ） ◎_________（ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｄｅｓｉｇｎ） ◎_________（ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ） ◎_________（ｑｕａｌｉｔｙ ｏｎ ｓａｌｅ） ◎_________（ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｕｓｅ） ◎_________（ｑｕａｌｉｔｙ ａｆｔｅｒ ｕｓｅ） ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

14 品質（顧客の要求を並列的に分類） 機能・性能 使用者の好み（色、大きさ等）－外観 耐用寿命、故障の有無 －信頼性 コストと価格 －効用
2017/3/1 品質（顧客の要求を並列的に分類） 機能・性能 使用者の好み（色、大きさ等）－外観 耐用寿命、故障の有無　　　　－信頼性 コストと価格　　　　　　　　　　　－効用 メーカーの品質 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

15 品質（企業の各部門において使用する品質）
2017/3/1 品質（企業の各部門において使用する品質） 目標品質 営業－保証品質 技術－設計品質 製造－製造品質 検査－品質標準 品質標準（設計品質） 検査判定基準 保証品質 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

16 経営における品質管理の効果 ①_______________ ②_______________ ③_______________
2017/3/1 経営における品質管理の効果 ①_______________ ②_______________ ③_______________ ④_______________ ⑤_______________ ⑥_______________ ⑦_______________ ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

17 経営における品質管理の効果 ① 品質の向上 ② 生産量の増加 ③ 納期の確保 ④ コストの低減 ⑤ 組織活動の強化 ⑥ 作業意欲の向上
2017/3/1 経営における品質管理の効果 ① 品質の向上 ② 生産量の増加 ③ 納期の確保 ④ コストの低減 ⑤ 組織活動の強化 ⑥ 作業意欲の向上 ⑦ 販路拡張 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

18 品質コスト 品質を維持するための費用 不良による損失コスト ＋ 不良低減のためのコスト 不良に関係しないコスト ∥ 総コスト
2017/3/1 品質コスト 品質を維持するための費用 不良による損失コスト 　　　　　　＋ 不良低減のためのコスト 不良に関係しないコスト 　　　　　　∥ 　　　　 総コスト ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

19 統計的品質管理 （ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ＱＣ；ＳＱＣ）
2017/3/1 統計的品質管理 （ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ＱＣ；ＳＱＣ） 品質は統計的な法則でばらついている 　　↓ 品質をコントロールするためには 統計的手法を適用する ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

20 品質を表す指標 品質特性（ｑｕａｌｉｔｙ ｃｈａｒａｃｔａｒｉｓｔｉｃ） 品物の品質を表す指標 （１つの品物は複数の指標を持っている）
2017/3/1 品質を表す指標 　品質特性（ｑｕａｌｉｔｙ ｃｈａｒａｃｔａｒｉｓｔｉｃ） 　　 品物の品質を表す指標 　　　（１つの品物は複数の指標を持っている） 　品質特性値 　　 品質特性を示す値 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

21 2017/3/1 製品品質のバラツキ 製造の目標である品質（設計品質）を定め、製造工程の標準化を行っても、実際に製造された製品の品質（製造品質）には必ずバラツキがある。 バラツキの原因 　　・ __________ （ｃｈａｎｃｅ ｃａｕｓｅｓ） 　　　　　　－ どうにもならない原因　　　 　　・ __________（ａｓｓｉｇｎａｂｌｅ ｃａｕｓｅｓ） 　　　　　 － 処置できる原因　⇒　統計理論を適用 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

22 誤差の分布 （ガウスの誤差曲線） 誤差（ｅｒｒｏｒ） ＝ － 度数 許容範囲 ０ 誤差 計画値 ©ＡＴＳＵＴＯ ＮＩＳＨＩＯ
2017/3/1 誤差の分布 （ガウスの誤差曲線） 誤差（ｅｒｒｏｒ） 　　＝ － 度数 許容範囲 ０ 誤差 計画値 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

23 ＱＣ七つ道具（ＱＣ７） 現場で発生する品質や原価、生産量などの問題を解決していくために役立つ基礎的な手法
2017/3/1 ＱＣ七つ道具（ＱＣ７） 現場で発生する品質や原価、生産量などの問題を解決していくために役立つ基礎的な手法 事実発見（ｆａｃｔ ｆｉｎｄｉｎｇ）が中心 　　① ヒストグラム （ｈｉｓｔｏｇｒａｍ） 　　② チェックシート （ｃｈｅｃｋ ｓｈｅｅｔ） 　　③ パレート図 （Ｐａｒｅｔｏ ｄｉａｇｒａｍ） 　　④ 特性要因図 （ｃａｕｓｅ ａｎｄ ｅｆｆｅｃｔ ｄｉａｇｒａｍ） 　　⑤ 散布図 （ｓｃａｔｔｅｒ ｄｉａｇｒａｍ） 　　⑥ 層別 （ｓｔｒａｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ） 　　⑦ 管理図 （ｃｏｎｔｒｏｌ ｃｈａｒｔ） ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

24 2017/3/1 ヒストグラム ___________________________________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

25 2017/3/1 チェックシート ___________________________________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

26 2017/3/1 パレート図 __________________ ____________________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

27 パレート分析（ＡＢＣ分析） Ａ Ｂ Ｃ 項目(%) 割合(%) Ａ区分 10～15 70～80 Ｂ区分 Ｃ区分 70～80 10～15
2017/3/1 パレート分析（ＡＢＣ分析） （割合） １００％ 　　　　　項目(%)　 割合(%) Ａ区分　10～15　70～80 Ｂ区分　 Ｃ区分　70～80　10～15 Ａ区分の項目（品目）を重点管理する Ａ Ｂ Ｃ （項目）　１００％ ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

28 特性要因図 ____________________________________。 ↓ ______________ 魚骨図
2017/3/1 特性要因図 ____________________________________。 　　　　↓ ______________ 魚骨図 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

29 2017/3/1 散布図 ______________ _______________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

30 2017/3/1 散布図 ｒ≫０ ｒ＞０ ｒ≪０ ｒ＜０ ｒ≒０ －１≦ｒ≦１ ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

31 2017/3/1 相関 　相　関　関　係 真 常に成立するとは限らない 相　関　係　数 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

32 層別 管理図は正規分布が前提である。 たとｒば、異なる機械から生産された製品を１つにまとめてしまうと、
2017/3/1 層別 管理図は正規分布が前提である。 たとｒば、異なる機械から生産された製品を１つにまとめてしまうと、 　　そのロットは正規分布とはならないことが多い。 機械Ａからの製品 Ａ＋Ｂ 機械Ｂからの製品 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

33 層別（サンプリングの場合） 母集団 サンプル 母集団を特性に従ってグループ（層）に分けることにより、 サンプルをより母集団に近似させる。
2017/3/1 層別（サンプリングの場合） 母集団を特性に従ってグループ（層）に分けることにより、 サンプルをより母集団に近似させる。 たとえば、男女別、年齢別、世代別、職業別、職業別、地域別など 母集団 サンプル ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

34 層別（管理図の場合） 層別には、 生産時間別、作業員別、 機械・装置別、 作業条件別、検査方法別、原材料別 などがある。
2017/3/1 層別（管理図の場合） 層別には、 　 生産時間別、作業員別、 機械・装置別、 　 作業条件別、検査方法別、原材料別 などがある。 層別して管理図を作成したとき、 　 層と層との間に差がなければ、それらを一緒にして１つの管理図で扱うことができる。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

35 2017/3/1 管理図 ____________________________________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

36 管理図の構造 ＵＣＬ ＣＬ ＬＣＬ 許容範囲 ＝計画値 ± ３σ ・・・ ３シグマ管理図 計画値 （合格範囲） 許容範囲
2017/3/1 管理図の構造 計画値 ＵＣＬ （合格範囲） 許容範囲 ＣＬ ＬＣＬ 許容範囲 ＝計画値 ± ３σ　・・・　３シグマ管理図 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

37 2017/3/1 管理図の種類 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

38 母集団と標本 母集団の性質（母数）を知りたい 母集団 ↓ 全数検査（１００％ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ）が必要 全数検査は不可能な場合が多い
2017/3/1 母集団と標本 母集団の性質（母数）を知りたい 　　　　　　　　　↓ 　全数検査（１００％ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ）が必要 　全数検査は不可能な場合が多い 　 なぜなら費用や時間がかかったり、 　 破壊検査（ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｄｅｓｔｒｏｙｍｅｎｔ） 抜き取り検査 （ｓａｍｐｌｉｎｇ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ） 母集団 （ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ） Ｎ 母数（パラメータ）　・・・ 未知 　　母平均　（ μ または ｍ ） 　　母分散　（ σ ） 　　母標準偏差　（ σ ） 　　母比率　（ ｐ ） 　　母集団の相関係数　（ ｒ ） 　　など ２ ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

39 母集団と標本 Ｘ1 Ｘ2 抽出 （ｓａｍｐｌｉｎｇ） ・ 母集団 標本 Ｘn 推定（ｅｓｔｉｍａｔｅ） ｎ Ｎ
2017/3/1 母集団と標本 Ｘ1 Ｘ2 ・ Ｘn 抽出 （ｓａｍｐｌｉｎｇ） 母集団 （ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ） 標本 （ｓａｍｐｌｅ） 推定（ｅｓｔｉｍａｔｅ） ｎ Ｎ 母数（パラメータ）　・・・ 未知 　　母平均　（ μ または ｍ ） 　　母分散　（ σ ） 　　母標準偏差　（ σ ） 　　母比率　（ ｐ ） 　　母集団の相関係数　（ ｒ ） 　　など 標本平均　（ ｘ ） 標本分散　（ ｓ ） 標本の標準偏差　（ ｓ ） 標本比率　（ ｐ ） 標本の相関係数　（ ｒ ） など ２ ２ ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

40 有限母集団と無限母集団 無限母集団 有限母集団 工程 ロット サンプル データ ロット データ サンプル
2017/3/1 有限母集団と無限母集団 無限母集団 （ｉｎｆｉｎｉｔ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ） 工程 ロット サンプル データ 母集団 サンプル データ 有限母集団 （ｆｉｎｉｔ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ） ロット データ サンプル ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

41 データの中心傾向を示す尺度（指標） 。 データ ： ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，・ ・ ・ ｘｎ ① 算術平均 （ ｘ ） ＝ ∑ ｘｉ
2017/3/1 データの中心傾向を示す尺度（指標） 　データ　：　ｘ1　，ｘ2　，ｘ3　，・ ・ ・ ｘｎ ① 算術平均 （ ｘ ） ＝　　　∑ ｘｉ　　 　　　（ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｍｅａｎ ） 　ｘ　　　　　　　　 （ｎ＝２ｋ＋１） ② 中 央 値　（ ｘ ） ＝ 　　　　　　　　　　　　　　　　　 ｘ　　 ＋ ｘ　　 ÷２ 　（ｎ＝２ｋ） ③ 最 頻 値　（ ｘ ） ＝　　ｘｉ　（ｆｉ 最大） 　　　　　　（ ｍｏｄｅ ） ｎ １ ｎ ｉ＝１ ｎ＋１ ２ ～ （ ｍｅｄｉａｎ ） ｎ ｎ＋１ ２ ２ 。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

42 データのバラツキを示す尺度（指標） データ ： ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，・ ・ ・ ｘｎ ① 分散 （ σ ） ＝ ∑ （ ｘｉ － ｘ ）
2017/3/1 データのバラツキを示す尺度（指標） 　データ　：　ｘ1　，ｘ2　，ｘ3　，・ ・ ・ ｘｎ ① 分散 （ σ ） ＝　　　∑ （ ｘｉ － ｘ ）　　 ② 標準偏差　（ σ ） ＝　√σ ③ 範囲　（ Ｒ ） ＝　ｘｍａｘ － ｘｍｉｎ １ ｎ ２ ２ ｎ 　 （ ｖａｒｉａｎｃｅ ） ｉ＝１ ２ 　 （ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ） 　 （ ｒａｎｇｅ ） ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

43 2017/3/1 ＵＣＬ，ＬＣＬを求めるための係数 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

44 ｘ-Ｒ管理図 工程の変動を ① 中心傾向 － ｘ 管理図（算術平均） 群の平均値を用いて群間の違いを評価する
2017/3/1 ｘ-Ｒ管理図 工程の変動を 　　① 中心傾向　－　ｘ 管理図（算術平均） 　　　　　　　群の平均値を用いて群間の違いを評価する 　　② バラツキ　 －　Ｒ 管理図（範囲） 　　　　　　　群の範囲を用いて工程の分散を評価する で調べる。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

45 基本的な統計量 （ ｘ－Ｒ 管理図の場合） サンプル（ｓａｍｐｌｅ） ｘ1，ｘ2，ｘ3，・・・・，ｘn
2017/3/1 基本的な統計量 （ ｘ－Ｒ 管理図の場合） サンプル（ｓａｍｐｌｅ） 　　　　ｘ1，ｘ2，ｘ3，・・・・，ｘn 平均値（算術平均 ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｍｅａｎ） 　　ｘ ＝ 　　　∑ ｘi 範囲（Ｒ ｒａｎｇｅ） 　　Ｒ ＝ ｘmax ー ｘmin １ ｎ ｎ ｉ＝１ ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

46 管理図作成の手順（ ｘ－Ｒ 管理図の場合） ① サンプルを抜き取る。 ② 群ごとに平均値（ ｘ ）および範囲（ Ｒ ）を求める。
2017/3/1 管理図作成の手順（ ｘ－Ｒ 管理図の場合） ① サンプルを抜き取る。 ② 群ごとに平均値（ ｘ ）および範囲（ Ｒ ）を求める。 ③ 平均値の平均（ ｘ ）および範囲の平均（ Ｒ ）を求める。 ④ 上方管理限界（ＵＣＬ　ｕｐｐｅｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ｌｉｍｉｔ）および 　　下方管理限界（ＬＣＬ　ｌｏｗｅｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ｌｉｍｉｔ）を求める。 ⑤ 上方管理限界線、下方管理限界線および 　　中心線（ＣＬ　ｃｅｎｔｒａｌ ｌｉｎｅ）を管理図上に引く。 ⑥ ｘ および Ｒ を打点（プロット）する。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

47 2017/3/1 ｘ－Ｒ管理図 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

48 異常発見時の手順 ・ 見逃せない原因が起こったことの確認 ①試料の取り方に誤りがなかったか ②試料の測定方法に誤りがなかったか
2017/3/1 異常発見時の手順 ・ 見逃せない原因が起こったことの確認 　　　　①試料の取り方に誤りがなかったか 　　　　②試料の測定方法に誤りがなかったか 　　　　③計算に誤りがなかったか ・ 技術面からの検討 　　　　①使用した原材料に異常がなかったか 　　　　②製品を作った機械に異常はなかったか 　　　　③作業標準通りに作業が正しく行われていた 　　　　④作業標準が適切なものであったか ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

49 安定状態の判定 ① 点が管理限界線の内側にあるか外側のあるかをみる。 この場合は、製造工程は安定状態（ｉｎ ｃｏｎｔｒｏｌ）にあるといえる。
2017/3/1 安定状態の判定 ① 点が管理限界線の内側にあるか外側のあるかをみる。 　　　　①連続20点以上の全部が管理限界線の内側にある。 　　　　②連続35点中34点以上が管理限界線の内側にある。 　　　　③連続100点中98点以上が管理限界線の内側にある。 この場合は、製造工程は安定状態（ｉｎ ｃｏｎｔｒｏｌ）にあるといえる。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

50 2017/3/1 安定状態 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

51 安定状態の判定 ② ・ 点が管理限界線の内側にあっても、点が中心線より一方の側に偏っているかをみる。 － 連（ｒｕｎ）
2017/3/1 安定状態の判定 ② ・ 点が管理限界線の内側にあっても、点が中心線より一方の側に偏っているかをみる。　－　連（ｒｕｎ） 　　　　① 連続7点以上の点が中心線より一方の側に現れた。 　　　　② 連続11点中10点以上が中心線より一方の側に現れた。 　　　　③ 連続14点中12点以上が中心線より一方の側に現れた。 　　　　④ 連続17点中14点以上が中心線より一方の側に現れた。 　　　　⑤ 連続20点中16点以上が中心線より一方の側に現れた。 この場合は、製造工程に異常が発生したと考える。（ｏｕｔ ｏｆ ｃｏｎｔｒｏｌ）　 　　　　　　　　　　　　　　　　　たとえば、中心の移動 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

52 2017/3/1 安定でない状態（連） ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

53 安定状態の判定 ③ 点が管理限界線の内側にあっても、 点の現れ方に傾向や周期性があるとき。 この場合は、一応その原因を探してみる必要がある。
2017/3/1 安定状態の判定 ③ 点が管理限界線の内側にあっても、 　 点の現れ方に傾向や周期性があるとき。　 　　　　①点がだんだん上昇しているとき（上昇傾向）。 　　　　②点がだんだん下降しているとき（下降傾向）。 　　　　③点がしばしば管理限界線に接近して現れるとき。 この場合は、一応その原因を探してみる必要がある。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

54 2017/3/1 安定でない状態（傾向・周期） ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

55 総合的品質管理 （Ｔｏｔａｌ ＱＣ；ＴＱＣ）
2017/3/1 総合的品質管理 （Ｔｏｔａｌ ＱＣ；ＴＱＣ） 現場だけでなく、企業のあらゆる部門が品質を通して品質管理活動を展開する。 Ａ．Ｖ．Ｆｅｉｇｅｎｂａｕｍが提唱 日本では、独自の活動を展開。 　　　日本的品質管理 （日本的ＴＱＣ） 　　　全社的品質管理 （ＣＷＱＣ） ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

56 ＴＱＣの定義（Ａ．Ｗ．Ｆｅｉｇｅｎｂａｕｍ）
2017/3/1 ＴＱＣの定義（Ａ．Ｗ．Ｆｅｉｇｅｎｂａｕｍ） ＴＱＣとは、顧客に十分満足してもらえるかぎりにおいて、最も経済的に品質水準の品質を生産し販売していくために、組織内のいろいろなグループが支払う品質開発、品質維持、品質改良の努力を一品にまとめて効果的ならしめる総合的な組織である。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

57 日本的品質管理の特徴（‘６９：ＣＷＱＣ） ① 全社的品質管理の実施 ② ＱＣサークル活動の展開 ③ ＱＣ診断の確立 ④ 統計的手法の活用
2017/3/1 日本的品質管理の特徴（‘６９：ＣＷＱＣ） 　　① 全社的品質管理の実施 　　② ＱＣサークル活動の展開 　　③ ＱＣ診断の確立 　　④ 統計的手法の活用 　　⑤ 品質管理教育および訓練 　　⑥ 全国的品質管理推進活動 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

58 日本的品質管理の特徴（‘８７：ＴＱＣ） ① ____________________________________________
2017/3/1 日本的品質管理の特徴（‘８７：ＴＱＣ） ① ____________________________________________ ② ____________________________________________ ③ ____________________________________________ ④ ____________________________________________ ⑤ ____________________________________________ ⑥ ____________________________________________ ⑦ ____________________________________________ ⑧ ____________________________________________ ⑨ ____________________________________________ ⑩ ____________________________________________ ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

59 ＱＣサークルとは（１９７０年版） ＱＣサークルとは、
2017/3/1 ＱＣサークルとは（１９７０年版） ＱＣサークルとは、 　　_______________________________________________。 この小グループは、 　　全社的品質管理活動の一環として、自己啓発、相互啓発を行　　い、　ＱＣ手法を活用して、職場の管理、改善を継続的に全員　　参加で行う。 ＱＣサークル活動の基本理念は、 　　人間の能力を発揮し、無限の可能性を引き出す。　　　　　　　　　　人間性を尊重し、生きがいのある明るい職場をつくる。　　　　　　　企業の体質改善・発展に寄与する。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

60 ＱＣサークルとは（１９９７年改訂版） ＱＣサークルとは、
2017/3/1 ＱＣサークルとは（１９９７年改訂版） ＱＣサークルとは、 　　_________________________________________________ ____________________________________________________。 この小グループは、 　　運営を自主的に行い、ＱＣの考え方。手法などを活用し、 　　創造性を発揮し、自己啓発・相互啓発をはかり、活動を進める。 この活動は、 　　ＱＣサークルメンバーの能力向上・自己実現、明るく活力に満ちた　　生きがいのある職場づくり、顧客満足の向上および社会への貢　　　献をめざす。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

61 2017/3/1 ＱＣサークルの推移 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

62 2017/3/1 ＱＣサークルの編成 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

63 2017/3/1 ＱＣサークル活動のねらい ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

64 2017/3/1 ＱＣＣ活動とＴＱＭとの関連 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

65 2017/3/1 ＱＣＣ推進の組織図 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

66 新ＱＣ七つ道具（Ｎ７） 言語データを整理する方法として開発された。 混沌としている問題を解ける形に仕立てる。 計画段階で抜け落ちをなくす。
2017/3/1 新ＱＣ七つ道具（Ｎ７） 言語データを整理する方法として開発された。 　 混沌としている問題を解ける形に仕立てる。 　 計画段階で抜け落ちをなくす。 　 創造・発想に導く。 　　　① ________________ 　　　② ________________ 　　　③ ________________ 　　　④ ______________________ 　　　⑤ ______________________ 　　　⑥ ______________________ 　　　⑦ ______________________ ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

67 2017/3/1 連関図法 ______________________________________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

68 親和図法 _____________________ ______________________。 ©ＡＴＳＵＴＯ ＮＩＳＨＩＯ
2017/3/1 親和図法 _____________________ ______________________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

69 2017/3/1 系統図法 ____________________________________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

70 2017/3/1 マトリックス図法 ____________________________________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

71 マトリックス・データ解析法 ___________________________________ _________。
2017/3/1 マトリックス・データ解析法 ___________________________________ _________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

72 2017/3/1 ＰＤＰＣ法 ___________________________________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

73 アロー・ダイアグラム法 ____________________________________
2017/3/1 アロー・ダイアグラム法 ____________________________________ _______________________。 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ

74 2017/3/1 ＱＣ手法 ©ＡＴＳＵＴＯ　ＮＩＳＨＩＯ