◇ 生産管理と生産現場－目標どおりのものを作るための検査－

🔚 品質管理 🏫 Web Class syllabus 53225 📆 🌸 時間割火 🕐 13:00～14:30 🕝 （中示B） Files C1

検査－合否判定－

歴史的には、大量生産がはじまったころは、製造された製品のばらつきがおおきく、検査によって製品を選別するという「製品の管理」が一般的であった。（検査重点主義）

技術が進み、製造条件を決め安定した工程で製造ができるようになると・・・「製品の管理」から「工程の管理」へと移行し、（工程管理重点主義）

安定して機能を発揮できるような製品を設計することや、安定した製造を実現できる工程を設計すること（新製品開発重点主義）
^1

) ^2

) ^3

)

工場で、製品が定められた規格を満たしているかどうかを調べることを検査（inspection）といいます。 ^4

)

全数検査：原則非破壊項目
抜き取り検査：サンプリング方法に注意
無検査

工場の部門

表 1 . 間接部門と直接部門 *

分類	部門	説明

間接部門	研究・開発	新商品の研究開発。
	知財・法務	特許戦略を立てる。係争になりそうな案件はイヤ！
	人事	人件費がかかりそうな案件はイヤ！
	総務	給与計算、勤怠管理、評価など。働き方改革に逆行する案件はイヤ！
直接部門	営業	受注、クレーム対応。利幅の取れないのはイヤ！
	技術	メンテナンスに手間のかかる設備の導入はイヤ！
	生産技術	工程の設計。作業標準の作成。十分な試作データのない新製品はイヤ！
	生産管理	生産量の管理、納期の管理、資材と製品の在庫管理。仕掛品が多いのはイヤ！
	購買	コスト（固定費、変動費） ^5 ) 、安定供給元の確保、納期の確認。入手しづらい資材を使うのはイヤ！
	製造	無理、無駄、ムラをなくす。タクトタイムを短く。シフト管理。手間が増えて複雑なのはイヤ！
	品質管理	検査基準の作成。許容誤差の指定がなく、良否の判断ができないのはイヤ！

計測、計量、測定

図 1 . 計測、計量、測定

計量は測定を包含します。計量と計測はほぼ同義です。 ^6

)

測定は誤差を伴います。

数値はデータとして記録されます。

測定誤差と合否判定ミス

誤差は、計量に必ず存在するが、求めることはできない。

計量はアナログだが、合否判定はデジタル！

測定誤差

表 2 . 誤差の種類
数値	区分	細分	説明

測定値	系統誤差	反復測定において、一定のままであるか、または予測可能な変化をする測定誤差の成分。
		機械的誤差	ノギス、天秤、メスシリンダーなど測定器の精度や精確さ（確度）による誤差
		個人的誤差	測定者のくせによる誤差
		理論的誤差	理論の省略などによる誤差
	偶然誤差 random error		反復測定において、予測が不可能な変化をする測定誤差の成分。誤差論（確率・統計）の対象
計算値	計算誤差		ＡＤ変換、ＤＡ変換、丸め誤差や計算精度による誤差、数値データの格納方式による誤差。
設計値	公差 tolerance	製品の仕様図や設計図で、基準値から許容される値。方向が指定されてより具体的なものは許容値と呼ばれる。

誤差（error）は、測定値から真値を引いた値です。特に、測定誤差と言うこともあります。 ^7

)

誤差が検査や測定にかかるのに対して、公差は設計にかかります。不適合を出さない設計をするには、研究開発段階から、公差の設計が大切です。

化学で使われる量・単位・記号 ^8

) 誤差とノイズ ^9

)

感量：検出限界。

感度：ゲイン、増幅率

秤量（ひょうりょう）：フルスケール、最大計測可能重量

読み取り限度・目量：最小目盛りの１/１０、精度＝目量 / 秤量：分解能：ビット深度

器具や装置の校正（較正）

天秤は設置したら動かさない！

計量器の点検調整（風、振動、整理整頓、水平、０点）

標準物質や実量器の例

表 3 . 標準物質や実量器の例

種類	対象	例

電圧	電圧計	ウエストン電池（標準電池 ^10 ) ）
電圧	電圧計	基準電圧
質量	天秤	分銅

https://www.jqa.jp/service_list/measure/service/emc/sokuteiki.html ^11

)

SI基本単位

表 4 . 基本単位と物理量

基本量	SI基本単位
基本量	名称	記号	定義

📏 長さ	メートル	m	真空中の光の速さ`c` を単位 m s^-1で表したときに、その数値を299 792 458と定めることによって定義される。ここで、秒はセシウム周波数∆νCsによって定義される
💪⚖ 質量	キログラム	kg	プランク定数 `h`を単位J s（kg m2 s−1 に等しい）で表したときに、その数値を6.626 070 15 × 10⁻³⁴ と定めることによって定義される。ここで、メートルおよび秒は光の速さc およびセシウム周波数∆νCs に関連して定義される。
⏱ 時間	秒	s	秒は、セシウム 133 の原子の基底状態の二つの超微細構造準位の間の遷移に対応する放射の周期の9 192 631 770 倍の継続時間である
⚡ 電流	アンペア	A	電気素量 e を単位 C（A s に等しい）で表したときに、その数値を 1.602 176 634 × 10-19 と定めることによって定義される。ここで、秒は ∆νCs によって定義される。
🔥 🌡 温度	ケルビン	K	ボルツマン定数 `k`を単位J K^-1(kg m² s^-2 K^-1に等しい）で表わしたときに、その数値を1.380 649×10^-23と定めることによって定義される
🌟 光度	カンデラ	cd	周波数540 × 1012 Hzの単色放射の視感効果度Kcdを683 lm W -1と定めることにより定義される。
🧪 物質量	モル	mol	モル（記号は mol）は、物質量のSI単位であり、1モルには、厳密に6.022 140 76 × 10²³ の要素粒子が含まれる。この数は、アボガドロ定数 `N`_A を単位 mol^–1 で表したときの数値であり、アボガドロ数と呼ばれる。系の物質量（記号は n）は、特定された要素粒子の数の尺度である。要素粒子は、原子、分子、イオン、電子、その他の粒子、あるいは、粒子の集合体のいずれであってもよい。

物理量は、長さ ^12

) 、電流 ^13

) などの基本単位で組み立てられます。

ISQの7つの基本料に対応して、SIには7つの基本単位が定められています ^14

) ^15

) ^16

) 。

標準物質や実量器で校正されます。

判定ミス

データは事実。事実が、真実であるかどうかはわからない。

真陽性：陽性が真実であること
陽性：陽性である仮説が棄却できないこと
疑陽性：陽性である確率が大きいこと
偽陽性：陰性なのに、陽性と判定してしまうこと
偽陰性：陽性なのに、陰性と判定してしまうこと
陰性：陽性である仮説が棄却できること
真陰性：陰性が真実であること

データのタイプ

表 5 . 測定の仕組みと尺度

大分類	小分類	型	数	例

質的データ	1⃣　名義尺度	整数	整数	名前、性別
質的データ	2⃣　順序尺度（官能値、位相）	整数	整数	📆 日付、帯電序列、イオン化傾向、極性、ランキング、満足度
量的データ	3⃣　間隔尺度（離散型、計数値）	整数	自然数、整数	年齢、金額、時刻
量的データ	4⃣　比例尺度（連続型、物理量、計量値、距離）	浮動小数点	実数、複素数	温度、液位、身長、体重、組成、電力、電位、インピーダンス

量を数値表現するために定めた規則、あるいはその規則で作られる目盛りを尺度と言います ^17

) 。

比例尺度の量の基準は単位です ^18

) ^19

) ^20

) 。

気温のような連続的なアナログ量は、数学では実数として取り扱います。そのような実数を、数値データとして記録しようとすれば、たとえ、人手で記録しようとしても有限桁の数字で表現するしかありません。機械的にコンピュータに取り込もうとしてもＡＤ変換のビット深度で確度が決まります。

データの集合を、データセット、データセットの関係がデータベースです。集合の要素がおよそ３０件を超えると、人の手に負えなくなり、コンピュータの助けが必要です。ビッグデータは、とくに大きなデータの集まりです。

量的なデータは、平均値や標準偏差を求めることができます。しかし、あまりにデータが多いと、コンピュータといえども計算に時間がかかります。無作為抽出などを行い、抽出データから、平均値や標準偏差をを推定します。

測定の信頼性と用語

表 6 . 測定の信頼性と用語

用語	定義	備考

誤差（ error ）
偶然誤差（ random error ）	反復測定において、予測が不可能な変化をする測定誤差の成分
系統誤差（ systematic error ）	反復測定において、一定のままであるかまたは予測可能な変化をする測定誤差の成分
ばらつき（ dispersion ）	測定値がそろっていあいこと。また、ふぞろいの程度。	偶然誤差とほぼ同義。
かたより（ bias ）	測定値の期待値と真値の差	系統誤差とほぼ同義。
不確かさ（ uncertainty ）	測定値に付随する、合理的に測定対象量にむすびづけられる値の広がりを特徴づけるパラメータ	知識の曖昧さも含む
反復（ replicate ）	同一の測定対象量に対する測定を複数回行うこと	測定条件が同一かどうかによらない。実験計画法では、ブロック単位での実験を指す。
繰り返し（ replicate ）	同一の測定対象量に対する測定手順、オペレータ、操作条件、場所が同一の、短期間での測定の反復	操作条件は、因子。繰り返し数は、標本数に相当する。
再現性（ reproducibility ）	測定の再現条件下での測定の精密さ
精密さ（ precision ）		精度。ばらつきの小ささを表す。
精確さ（ accuracy ）		確度
測定値	規定された測定手順に実施によって得られる量の値	測定を反復するときは、個々の値、もしくは代表値（平均値や中央値など）のいずれも測定値と呼ぶ。
指示値	測定器が提示する量の値

^21

) ^22

)

検査基準の作成

受け入れ検査

工程検査

最終検査

表 7 . 不適合（不良）の例



異物	混じってはいけないものが混ざっている。まつ毛。髪の毛。ごみ。
ピンホール、カケ	穴が開いてはいけないところに穴があいている。あるべきところがない。
キズ
割れ
規格外れ	規格寸法から外れている

出荷する製品が、適合品か不適合品（不良品）かどうかを、必ずしも数値で表現できるとは限らない。数値以外の表現として、水準（層）に名前をつけて、層別に分類し、パレート図などで表現し、不適合品をなくすことを目指します。

表 8 . 検査の区分

種類	調理との対比	学校との対比

受入検査	素材の厳選	入学試験（アドミッションポリシー）
工程間検査	調理中の味見	( カリキュラム・ポリシー）
完成品検査	盛りつけなど外見	卒業研究発表会、公聴会
出荷検査		( ディプロマ・ポリシー）

^23

)

破壊検査と非破壊検査

全数検査と抜き取り検査 ^24

)

表 9 . 無作為抽出

アプリ＆言語	プログラム例

SQL *	NEWID()を使って、乱数を生成し、ソートして上位をとる。 select top(1) * from contents order by NEWID()
Python *	randomモジュールのsampleメソッドを使う。
offce365 /Excel *	セルにRAND()を使って、乱数を生成し、ソートして上位をとる。基本的にはSQLと同じ考え方。 Excel のような表計算アプリの中で、無作為抽出をするのは現実的ではなく、予めデータベースで抽出すると良い。