レベル：中級

東林コンサルティング 代表 細島 章

JMPを品質問題解決に活用する事例は、これまでに信頼性予測の方法、不良の原因究明方法、テキストマイニングによる品質傾向分析、などを紹介してきました。今回は割合の平均分析（ANOM）を使って生産実績データから不良が有意に多い型番や装置を抽出して絞り込む方法、決定的スクリーニング計画を使った仮想実験で作業者の設定ノウハウをモデル化した例を紹介します。生産データのように定期的に追加されるデータを分析する際には、製品型番マスタなどの固定データを別テーブルで用意して両者をリンクすると更新が楽になります。ヒューマンエラーの可視化によりミスを年間で1/10に削減できた取組例も紹介します。操作ミスの総数とミス内容の内訳をグラフ化し、それを個人別・職位別・組織別に層別したグラフを使って監督者と作業者にフィードバックして気づきと工夫を促しました。グラフビルダで層別変数をグループX、段組、重ね合わせなどにドロップする方法やローカルデータフィルタ（LDF）による層別を紹介します。

山武ハネウエル（現Azbil）で理事 研究開発本部長，品質保証推進本部長などを歴任したのち東林コンサルティングを設立．専門領域は品質改善，信頼性予測，ロバスト設計，実験計画などの統計的問題解決全般，デザインレビュ―，根本原因分析手法（RCA），ヒューマンエラーの未然防止など．

主な著書は『実践ベンチャー企業の成功戦略』中央経済社 2011，『よくわかる「問題解決」の本』日刊工業新聞社　2014(単著)．主な論文は「生産ラインのヒヤリハットや違和感に関する気づきの発信・受け止めを促進するワークショップの提案」【2016年度品質管理学会 品質技術賞受賞】．主な講演「作業ミスを誘発する組織要因を可視化し改善を促進する仕組みの提案」(Discovery-Japan 2018),「JMPによる品質問題の解決～不良解析と信頼性予測の事例紹介～」(同2019),「JMPによる実験と解析の効率化」(同2020)「多品種少量生産ラインの品質問題をテキストマイニングにより究明する方法」(同 2021),「JMPによる開発・生産・品証の業務改革」第1回～第5回（JMP On Air 日本版2021）