ヒストグラムを製造現場で活用する方法｜基本・標準偏差・工程能力指数まで解説

はい、分かりました！QC7つ道具の中でも分かりづらくてとっつきにくいと言われているヒストグラムについて解説します。

ヒストグラムとは、バラツキがどれくらいあるかを視覚的に表現したグラフのことです。区分に分けてデータを積み上げるため、大抵は平均の部分が高く・平均から外れた部分が低い、山のような見た目になります。

バラツキが小さいときは、区分の一部にデータが集中するため鋭く高い山になります。バラツキが大きい時は、データがばらけるため、低くてなだらかな山のようになります。

視覚化することで、感覚的にはバラツキが小さいと思っていたが実際は大きかった（その逆も然り）、ということを防ぐことができます。またヒストグラムを実際に書いてみると、色々な形の山が見えてきます。

一つが、離れ小島型です。山の外れたところにデータがなぜか存在するということです。

このような場合は『測定ミスがある』、『違うデータが混ざっている』あるいは『実際にイレギュラーなデータが出ている』ことが考えられます。

歯抜け型と呼ばれる形もあります。データの分布がバラバラで山のような見た目になっていない状態です。

このような場合は『そもそも区間の分け方が良くない』、『データ量が少なすぎて正しいデータが取れていない』といったことが考えられます。

その他には、一番高くなるはずの部分が凹んでいるような二山型や、高さが出ない高原型があります。

これは『2つのデータ群が、同じグラフに描かれてしまっている』といったことが考えられます。例えば2つの生産ラインのデータを一つのヒストグラムで表した場合などに起こりえます。

どのくらいばらついているかを数字1つで表したものが標準偏差です。ヒストグラムで表した山の形と標準偏差の関係を知っておくと、統計的な分析の時にも便利ですよ。

またデータ分析の実務では「平均値」と「標準偏差」をセットで押さえるのが基本と言われています。

標準偏差を使うと、工程能力指数というものも出せるようになります。

工程能力指数とは、その工程がどのくらいバラツキを少なく造る能力があるのか（工程能力）を見ることができる数字です。上限と下限が定められた規格値に対してどのくらい余裕があるかとも言えます。

3σという言葉がありますが、標準偏差のバラツキの3倍が
・上下限を全然超えていなければ、安定して造れている
・上下限が同じくらいだったら、ちょっとしたことではみ出してしまうので危険なライン
・超えてしまっていたらバラツキが大きくて品質保証ができない状態
といった見方をすることができます。

標準偏差は実務上でよく使われますが、均一なバラツキをしていることが前提となるため、歯抜け型などヒストグラムが山のような見た目になっていないときには本来使うことができません。

ヒストグラムは、バラツキを視覚化しみんなで議論ができるツールですが、標準偏差を統計量として使っていくためにセットで使うものでもあるということです。

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