事実データがあれば問題解決できる
日本版6シグマ
−日本版6シグマの本質を探る−

従来の統計的手法は、VOCや不良の内容を同じ項目ごとに分類する。明らかに問題になった項目を集計してその発生頻度の高いものから順番に原因を究明し、解決を図る。重要項目であっても、件数の少ない項目は、解決が後回しにされるか、無視されることもある。
セミエグザクトサイエンスでは、一見ばらばらに見えるようなVOCや不良項目から本質的な問題に迫り、これを解決する。
TQC的問題解決では、モデルが違えばいろいろなデータが混在するとして、モデルごとに層別してから統計的手法を使う。
セミエグザクトサイエンスを使った日本的6シグマ的問題解決では、同じラインや職場のデータを使ってVOCや不良項目が何を問題にしているかを探ってゆく。そして、原因を究明し、着実に解決する。その過程で統計的手法やQC7つ道具も使用する。
TQC的問題解決では、現場、現物主義として、工場や作業現場で作業を見て、不良の発生する原因の追究に入ることを尊重する。
日本的6シグマ的問題解決では、工場や現場の作業を観察することは必ずしも必要ではない。ただ、VOCや不良項目が素直に正しく文章に表現されていることが条件となる。間違ったVOCや不良内容では、間違った結論を出してしまうだけである。従って、ハイテク産業など、秘密にしたい工程の問題であっても、正しく表現されたラベルを作ることができれば、現場を見せずに解決方法を得ることができる。
事実の収集段階で4W1Hの視点から、1つの事実を明確に文章化することから始まる。しかし、すべてのデータがきっちり文章化されるとは限らない。この様な曖昧な内容のデータについては、補って読むことも要求される。
日本版6シグマでは、「W型問題解決フロー」に従って問題解決にするに当たり、「1枚のラベルに1つの事実を明確に文章化すること」、「データ化された内容が曖昧であれば、それを補って読むこと」、「データをグルーピングすること」、「空間配置すること」等の作業が不可欠であるが、これには訓練が必要である。これらの作業のレベルが低いと、問題の本質に迫れず、問題の解決が曖昧になる。


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