ニーズに合わせた研修カリキュラムを作成します
標準カリキュラム（品質管理）
| レベル | 初級レベル1 | 初級レベル2 | 中級レベル3 | 中級レベル4 | 上級レベル5 |
| 構成範囲 |
不良を
止める
製造品質
|
不良の再発を
防止する
製造品質
|
クレームを
低減する
設計品質
|
クレームの
再発を防止する
設計品質
|
不良･クレームを
未然防止する
経営品質
|
|---|---|---|---|---|---|
| 見える化 |
ものづくりと 品質管理 |
統計的 アプローチとは |
顧客満足と 設計品質 |
当たり前品質と 魅力的品質 |
総品質コストを 見える化 |
| 品質概念の展開 | |||||
| ＱＣ７つ道具・新ＱＣ | |||||
| システムとデータベース |
品質を決定する ５つの要因 |
統計的な考え方を 製造品質改善に 活用 |
統計的な考え方を 設計品質改善に 活用 |
設計データの 統計的な活用 |
ビッグデータを 未然防止に活用 |
| 品質マネジメントシステム | |||||
| 製品の品質保証システム | |||||
| データの取り方・まとめ方 | |||||
| 品質データ | |||||
| 失敗コスト |
ＱＣ７つ道具で 不良を止める 改善対策を 立案・実施する 歯止め･標準化と 検査 |
不具合の 主要因を追求 検査方法を標準化 歯止め・標準化 ・維持継続 |
実験計画法とは 直交実験を 実施する 最適条件を 確認する |
パラメータ設計で 再発防止 |
|
| 不良・クレーム対策 | |||||
| 作業標準 | |||||
| 日常管理 | |||||
| 評価コスト |
試作品 ・購入部品の評価 |
MTシステムで パターン認識 検査の自動化 |
|||
| 検査方法の設計・改善 | |||||
| 管理図・工程能力 | |||||
| 試験・試作 | |||||
| 予防コスト |
事後から 事前の対策へ |
ＩｏＴデータを 用いた品質管理 |
ばらつきを考慮 した設計目標値 |
ばらつきと 許容差の設計 機能性評価と 標準化 |
原価を考慮した 許容差の設計 ﾃﾞｼﾞﾀﾙｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ で予防コストを 低減する |
| 製造品質の確立 | |||||
| 設計品質の確立 | |||||
| 信頼性設計 | |||||
| 設備管理 | |||||
| 標準化 |
研修内容（例）
初級レベル１：不良を止める（製造品質）
対 象 者
品質管理・検査、製造、生産技術の一般社員
ね ら い
製造部門の不良撲滅に必要な品質管理の基礎知識
ＱＣ７つ道具の使い方などを学び、撲滅の実践手順を習得します。
内 容
- 1.ものづくりと品質管理
・品質管理の要素と特徴
・ＱＣ７つ道具の特徴
・事実に基づく管理 - 2.品質を決定する５つの要因
・製品の出来ばえはなぜばらつくか
・層別と正しいデータのとり方 - 3.ＱＣ７つ道具で不良を止める
・パレート図の作り方
・なぜなぜ分析と特性要因図の作り方 - 4.改善対策を立案・実施する
・アイデア発散技法
・ヒューマンエラー対策 - 5.歯止め・標準化と検査
・ＱＣ工程表、作業標準の作り方
・全数検査で流出を止める - 6.事後から事前の対策へ
・作業訓練の進め方
・継続的改善
初級レベル2：不良の再発を防止する（製造品質）
対 象 者
品質管理・検査、製造、生産技術の
一般社員～管理・監督者、不良の再発防止に関係する担当者、管理者
ね ら い
統計的アプローチを活用した製造部門の不良再発防止を実施するための基礎知識、改善後の検査方法、維持継続に必要な管理図・工程の能力指数の使い方にしいて習得します。
内 容
- 1.統計的アプローチとは
・統計的なものの見方と考え方
・製造品質改善に必要な統計手法 - 2.統計的な考え方を製造品質改善に活用
・散布図と相関係数
・工程の安定状態を数値化する - 3.不具合の主要因を追求
・不良には必ず真因がある
・真の要因から再発防止策の立案 - 4.検査方法を標準化
・全数検査と抜取検査を選択
・検査間隔を最適化 - 5.歯止め・標準化・維持継続
・管理図の見方と作り方
・工程能力と工程能力指数 - 6.IoTデータを用いた品質管理
・多変量管理図とは
・工場の自動化に対応した品質管理
中級レベル3：クレームを低減する（設計品質）
対 象 者
設計・開発、生産技術、品質管理・検査の
一般社員～管理・監督者
ね ら い
統計的アプローチを活用した設計品質の作り込みに必要な基礎知識、最適な組合せを検討するのに必要な実験計画法、ばらつきを考慮した許容差の決め方について習得します。
内 容
- 1.顧客満足と設計品質
・品質を作り出すコストの中身
・設計品質改善に必要な統計手法 - 2.統計的な考え方を設計品質改善に活用
・設計目標値の設定
・偏差、変動、分散 - 3.実験計画法とは
・効率的な実験を計画する
・直交表と線点図の使い方 - 4.直交実験を実施する
・実験データの解析法
・寄与率で重要要因を最適化 - 5.最適条件を確認する
・確認実験の進め方
・最適条件による改善効果 - 6.ばらつきを考慮した設計目標値
・損失関数による許容差設計
・JISでも制定されている許容差設計
中級レベル4：クレームの再発を防止する（設計品質）
対 象 者
設計・開発、生産技術、品質管理・検査の
一般社員～管理・監督者
ね ら い
ノイズに強い製品の設計品質を確保するための統計活用、製品や部品の機能性の評価方法、機能のばらつき低減後の標準化の進め方について習得します。
内 容
- 1.当たり前品質と魅力的品質
・魅力的な品質は前向きな品質
・ノイズに強い製品設計に必要な統計手法 - 2.当たり前品質と魅力的品質
・魅力的な品質は前向きな品質
・ノイズに強い製品設計に必要な統計手法 - 3.パラメータ設計で再発防止
・機能性を評価するＳＮ比
・誤差の影響を減らす設計条件 - 4.試作品・購入部品の評価
・機能性評価の手順
・誤差の範囲を規定する - 5.ばらつきと許容差の設計
・部品のばらつきと製品のばらつき
・機能とコストから許容差を設定 - 6.機能性評価と標準化
・標準化のメリットとは
・ノイズを考慮した標準化の進め方
上級レベル5：不良・クレームを未然防止する（経営品質）
対 象 者
設計・開発、生産技術、品質管理・検査、製造の
一般社員～管理・監督者
ね ら い
デジタル環境に対応して総品質コストを低減するための統計活用、外観検査の自動化に欠かせないパターンの認識方法、デジタルエンジニアリング環境の活用事例などを習得します。
内 容
- 1.総品質コストを見える化
・総品質コストを数字で把握する
・経営品質の改善に必要な統計手法 - 2.ビッグデータを未然防止に活用
・ビックデータの特徴
・画像データの分析 - 3.ＭＴシステムでパターン認識
・正しい状態を定義する
・画像データを数値化 - 4.検査の自動化
・製品・部品の認識と判定処理
・ＭＴシステムで外観検査を自動化 - 5.原価を考慮した許容差の設計
・損失金額で図面許容差を設定
・製品・部品の特性を考慮した許容を設定 - 6.デジタルエンジニアリングで予防コストと開発リードタイムを低減する
・試作品レスの開発方式
・試作品レスの開発事例紹介
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