QC7つ道具の使い方②ヒストグラムの分布形状の見方を知る
QC7つ道具の使い方②ヒストグラムの分布形状の見方を知る

先日QC7つ道具の代表的ツールとして
ヒストグラムの作り方を説明しました

獲得したデータのバラツキを視覚化
これがいったいどういう意味を持つか
皆さまには説明していませんでした

そのため今回はこのヒストグラムの
分布形状が語るメッセージを
どのように受け止めればよいか
解説していこうと思います

しばらくお付き合いください

 

ヒストグラムで視覚化できるバラツキとは?

データーって不思議なものです

ある1つの尺度があったとします
例えば味噌ラーメンは甘いのが好きか
辛いのが好きかアンケートを取ります

そうすると。。。

 

甘さと辛さのバランスがちょうどいい
そんなところに人気が集中する
それは分かりますよね

で甘くなるに従い徐々に少なくなる
辛くなるに従い徐々に少なくなる
ちょうど吊鐘のようなヒストグラムが
想像できるでしょうか?

これ、自然界からデータを取れば
すべてこの形状に収束すると
言われています

つまりその形状にならない場合は
何かしらの理由が存在していると
そういう分析ができるわけです

 

面白いですよね

 

そのためそういった特性を活用して
異常を見つけてしまおう!ってのが
まず最初のヒストグラムの使い方です

では早速、ヒストグラムの分布形状で
どのようなことが分かるのかを
見ていきましょう

 

ヒストグラムの分布形状について

区分けが可能なヒストグラムの形状は
全部で7つに区分けができます

【ヒストグラムの分布形状の7タイプ】
タイプ1:一般型(吊り鐘型)
タイプ2:すそ引き型
タイプ3:絶壁型
タイプ4:ふた山型
タイプ5:高原型
タイプ6:くし歯型
タイプ7:離れ小島型

それではそれぞれの分布形状には
どのような特徴があって
どのようなことが分かるのか
一つひとつ解説して参ります

タイプ1:一般型(吊り鐘型)

QC7つ道具の使い方②ヒストグラムの分布形状の見方を知る

一般型(吊り鐘型)の特徴

度数は中心付近が最も高く
中心付近から離れるに従って
徐々に少なくなっています

そして左右対称型です

一般型(吊り鐘型)からわかること

工程が安定状態にあるときに現れます

富士山のように綺麗な
山形状が理想ではあるけれど
実際のデータで作ると
そんな理想形はめったに見られません

 

タイプ2:すそ引き型

QC7つ道具の使い方②ヒストグラムの分布形状の見方を知る

すそ引き型の特徴

ヒストグラムの平均値が
分布の中心よりも
左右どちらかに寄っていて
度数はどちらかがやや急に
もう片方はなだらかに減っていく
そんな特徴があります

すそ引き型からわかること

下限が抑えられている傾向があるため
ある値以下の値をとらない場合など
異常が考えられます

ただし、下限値が0で
負の値にならない特性で
0付近に分布する場合は
この形状になることがありますので
その場合は異常ではありません

 

タイプ3:絶壁型

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絶壁型の特徴

ヒストグラムの平均値が
分布の中心に比べて極端に寄っており
度数は片側が急に
もう片方はなだらかに少なくなります

絶壁型からわかること

規格以下のものを
全数選別して取り除いた場合
措定のごまかしや間違いがある場合
そういった場合にに現れやすいです

いずれにせよ
この場合は対策が必要になることが
多い分布形状でもあります

 

タイプ4:ふた山型

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ふた山型の特徴

分布の中心付近の度数が少なく
左右にそれぞれ山がつくられています

ふた山型からわかること

平均値の違う2つの分布が
重なり合った場合に現れます

例えば2台の設備
2種類の原料の差がある場合など

カテゴリによってデータを区分けする
『層別』を行ってみるなど
ふた山になる原因を
追究する必要があります

 

タイプ5:高原型

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高原型の特徴

各区間の度数があまり変わらず
高原形状になっています

高原型からわかること

平均値の違ういくつかの分布が
重なり合った場合に現れます

さきほどの『ふた山』と同じく
『層別』を行って高原型になる
原因を追究する必要があります

そのことによって
新たな異常を発見できることが
分析をしてみるとよく起こります

 

タイプ6:くし歯型

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くし歯型の特徴

区間の1つ置きに度数が
多くなったり少なくなったりと
『くし歯』の形になっていて
左右非対称となっています

くし歯型からわかること

区間の幅を整数でなく
小さな値にした場合
測定者の目盛りの読み方に
クセがある場合などに現れます

 

タイプ7:離れ小島型

QC7つ道具の使い方②ヒストグラムの分布形状の見方を知る

離れ小島型の特徴

ヒストグラムの端っこに
離れた小島が現れます

離れ小島型からわかること

異なった分布からのデータが少し
混在している状態のときに現れます

実はこれがもっともやっかいで
異常の発見には時間がかかります

試作品や前ロットの余った在庫
落下品など、別性質のモノを
何らかの理由で混入させた場合などが
考えられます

 

ヒストグラムの分布形状の見方を知るまとめ

さてこのヒストグラムの分布形状で
いろいろなことに気づけること
お分かりいただけたかと思います

なかなか興味深いですよね

でもこのヒストグラム
さらに別の視点で観察することで
まだスゴいことが分かってくるんです

それはいったいどんなことか!?

またQC7つ道具の解説シリーズの
次回にて解説をしたいと思います

楽しみにお待ちくださいませ

 

 

それでは今日はここまでです
今後ともよろしくお付き合いくださいませ☆

長文・乱文を最後まで読んでくださり
いつもありがとうございます♪

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