品質改善の為のデータ分析…括り方を変える

地域活性化の為に魅力ある地方企業づくりのお手伝いをさせて頂く、

ディーズビジネスコンサルティングの佐藤です。(‘◇’)ゞ

品質改善の為の傾向分析していますよね？

アイテム別、部署別、設備別、グループ別と経年を通じて、推移を見ている工程内異常やクレーム。

削減目標、クリアできていますか？

もし、停滞しているなら、データ分析のやり方に、工夫が必要かも知れません。

括り方＝集計する因子を変えてみましょう。

集計する因子って？

例えば…

・生産計画比　正常or遅延

・使用材料別

・製造、検査時間　通常or残業

・立ち上げ作業者別

・外気温湿度比

・室内温湿度比

・完成日＝出荷日or完成日→翌日以降出荷日

・…etc

何か偏りが見える方法を探す。

問題を解決する為に実施するのが、データ分析。

今までの見方で見えた傾向は、既に対策を講じて結果が出ているはず。

それでも、下がらないのは、まだ見えていない傾向があるということ。

今までの集計因子では見えない傾向。

ここで、はっきりとした傾向が見えれば、やるべきことが絞り込みできます。

品質改善をする為のデータ分析ですが、同じ見方でやり続けていると、データをまとめることが目的に変化してしまう。

現在の括り方＝集計因子では見えない。

見えないから、行動＝対策に移れない。

移れないから、結果も変わらない。

切り口を変えて、偏り＝傾向が見えるデータ分析こそ、大幅な品質改善の近道かも知れません。

こんな課題を解決したい…、ぜひ、ご相談下さい。

儲かる仕組みづくりの、お手伝いをさせて頂きます。

See you tomorrow　♬

ディーズビジネスコンサルティング　佐藤

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