なぜマルチバリなのか
廃棄、手直し、公差から外れていく寸法。品質問題が繰り返し起きるとき、よくある対応はブレーンストーミングです。考えられる原因を残らず挙げ、有力な候補から順に一つずつ検証していく。候補が数十もあれば、何か月もかかりかねません。しかも、検証の多くは何も変えません。
マルチバリ分析は、二つの単純な事実から出発します。ばらつきが均等に分布していることはまれで、たいてい一つの原因が支配的です。そして、どの原因もデータにパターンを残します。部品の内部で作用する、部品ごとに変わる、時間とともに変化する、といった具合です。
そこで、原因を一つずつ検証する代わりに、工程がすでに作っている部品を測定し、原因の系統をまるごと一度に除外します。ばらつきが時間帯の間に現れているなら、一つの部品の内部で作用する原因が主原因であるはずはありません。そうした候補は、実験を1回も行わずにリストから消えます。
- 数十個 リストに並ぶ原因候補
- 1つ ばらつきが潜む系統マルチバリ
- 数個 その系統の中の候補
- 1つ テストで証明された支配的な原因
問題解決の中での位置づけ
マルチバリ分析だけで問題が解決するわけではありません。どこを探すべきかを教えてくれるのです。段階的な探索では、ステップごとに範囲を狭め、原因が一つに絞られるまで続けます。シャイニン（Shainin）はこの支配的な原因をRed X®と呼びます。シックスシグマのプロジェクトでは、この分析はDMAICの分析（Analyze）フェーズに位置づけられます。
問題を定義する
苦情を一つの測定可能な出力特性（シャイニンのいうGreen Y®）に置き換え、測定器がその差を検出できることを確認します。
ばらつきの発生源を見つける マルチバリ
マルチバリ分析を行い、ばらつきの大半を担っている系統を特定します。
絞り込む
その系統の中で、最良品と最悪品を比べ、何が違うのかを見ます。
原因を証明する
テストで確認します。疑わしい要因をオン・オフして、問題が現れたり消えたりするのを確かめます。
対策し、効果を維持する
その原因に対して適切な公差や管理方法を定め、改善を検証します。
代表的なばらつきの系統
最も一般的な三つの系統を以下に示します。工程によっては、これらをさらに細かく分けたり、機械間、キャビティ間、作業者間など別の系統を加えたりします。マルチバリチャートはこれらを並べて示すので、最も大きな系統が一目でわかります。
部品内のばらつき
一つの部品の中での変化。端から端、片側からもう片側、円周方向に沿った変化です。
例：機械加工したシャフトのテーパや真円度不良。
部品間のばらつき
連続する部品の間の差、あるいはキャビティ間、治具間、機械間の差です。
例：金型の一つのキャビティだけが他と違う挙動をする。
時間によるばらつき
時間ごと、シフトごと、ロットごとの変化です。
例：機械の暖機中に寸法がドリフトする。
マルチバリ分析の進め方
特別な設備も実験も要りません。稼働中の工程から、計画的にサンプリングするだけです。
測定する出力特性を一つ選ぶ
問題が現れる特性と、その差を検出できる測定器を選びます。
各部品の複数の位置を測る
連続する数個の部品で行い、部品内と部品間の両方のばらつきが現れるようにします。
時間をおいて繰り返す
時間帯、シフト、ロットをまたいで測定します。その間、工程を調整してはいけません。
プロットして比べる
すべての測定値を一つのチャートに描きます。広がりが最も大きい系統に原因があります。
マルチバリチャートの読み方
線の長さ、部品間の跳び、時間帯の間の変化を見比べます。広がりが最も大きいところに原因があります。
部品内線が長く、毎回同じ位置が上に来ます。原因は部品そのものの中で作用しています。
部品間線は短いものの、部品から次の部品へ大きく跳びます。原因はサイクルごとに変わっています。
時間変動時間帯ごとに水準が異なります。原因は、機械の暖機のように時間とともに変化しています。
事例
既知のずれ、未知のパターン
あるエンジンメーカーでは、カムロブの位置がずれるためにカムシャフトを廃棄していました。段階的なマルチバリ分析（工程の途中の数か所でロブの位置を測定）により、大きな変化は焼入れ工程で起きていることがわかりました。ロブがそこで動くことは、現場ではすでに知られていました。しかし誰も知らなかったのは、その動きが予測可能でランダムではないパターンに従っていることでした。ロブは毎回、同じ量だけ同じ方向に動いていました。そこで、カム研削盤のプログラムを変更し、この動きを補正しました。マルチバリ分析が原因のありかを示し、パターンがその打ち消し方を示したのです。
56万ドル年間の廃棄削減額
5,000ドル導入費用
マルチバリチャートに関するよくある質問
マルチバリチャートは何に使うのですか？
どのばらつきの系統（たとえば部品内、部品間、時間による）が問題に最も寄与しているかを見るためです。これにより、長い推測のリストからではなく、正しい場所から調査を始められます。
マルチバリ分析はどんなときに使うべきですか？
測定した特性のばらつきが大きすぎて、原因がわからないときです。特に、多くの原因が疑われながらどれも確認されていない慢性的な問題に向いています。稼働中の工程で行えるため、生産を止める必要も、先に実験を計画する必要もありません。
マルチバリチャートは誰が考案したのですか？
1950年にレナード・セダー（Leonard Seder）が発表しました。ドリアン・シャイニン（Dorian Shainin）は、ばらつきの支配的な原因（彼はこれをRed X®と呼びました）を見つける自身の手法で、これを初期のステップに位置づけました。
実験計画法（DOE）とはどう違うのですか？
実験計画法では、要因を意図的に変えてその効果を測定するため、どの要因を試すかをあらかじめ知っている必要があります。マルチバリ分析は稼働中の工程を観察するだけで、どの系統の原因を調べるべきかを教えてくれます。まずマルチバリ分析を行えば、その後に必要な実験は小さく、的を絞ったものになります。
マルチバリはシックスシグマの一部ですか？
はい。シックスシグマのプロジェクトでは、DMAICの分析（Analyze）フェーズで、実験計画法に進む前に原因候補を絞り込むために使われます。シャイニンのRed X®手法では最初期のステップの一つであり、どのばらつきの系統を探すべきかを示します。
多変量解析と同じものですか？
いいえ。名前は似ていますが、マルチバリチャートは、測定した一つの出力特性を対象とするシンプルなグラフ分析です。Minitabの日本語名「多変量図」も、多変量解析のことではありません。多変量解析は、多数の変数を同時に扱う統計手法の総称です。
マルチバリチャートで根本原因がわかりますか？
チャートだけではわかりません。わかるのは原因がどこにあるか、つまりどの系統がばらつきを担っているかです。その後の絞り込みと確認テストによって、原因が何であるかが明らかになります。
どれくらいのデータが必要ですか？
工程の最良の状態と最悪の状態の両方が見える量です。一般的な目安は、連続する3～5個の部品について1部品あたり2～5点を測定し、通常のばらつき範囲の大部分をカバーするまで、複数の期間にわたって繰り返すことです。
合否データでも使えますか？
マルチバリチャートには測定値（寸法、力、流量、温度など）が必要です。合否で判定する不良については、まずその不良の背後にある測定可能な特性を見つけるか、別の戦略を使ってください。
どのソフトウェアが使えますか？
シャイニンのRed X®トレーニングに付属するWebアプリケーションShainin WRXT（Web Red X® Tracker）には、マルチバリチャートが組み込まれています。利用方法は専門家にお問い合わせください。一般的な統計パッケージでも描けます。Minitabでは「Stat > Quality Tools > Multi-Vari Chart」（日本語版では「多変量図」、統計 > 品質ツール > 多変量図）、JMPでは「ばらつきチャート」という名前です。小規模な分析なら表計算ソフトでも十分です。ソフトウェアはチャートを描くだけで、原因を見つけるのはサンプリング計画です。
出典：Leonard A. Seder, “Diagnosis with Diagrams”, Industrial Quality Control (1950)。Multi-vari chart（英語）、ウィキペディア。
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