5つの一般的な根本原因分析ツールの使い方

以前、「根本原因分析の究極ガイド」で説明したように、RCAは与えられた問題の真の原因を発見するための効果的な手法です。

根本原因分析を実施するためのさまざまな手法があり、それぞれに長所と短所があります。この記事では、最も一般的な根本原因分析ツールのいくつかをレビューし、ニーズに合ったツールを選択できるようにします。

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簡単に言うと、根本原因分析ツールは、品質マネジメントや継続的改善において、与えられた問題を特定し、解決するために使用される手法です。問題解決に場当たり的なアプローチを取ることも確かにできますが、これらのツールはそれぞれ、取り組みに構造と意図を加えるのに役立ちます。あるものは可視化ツールであり、情報を新しい形式で提示することで根本的な原因を明らかにするのに役立ちます。また、因果関係を超えて、真の根本的な原因へと導いてくれるものもあります。これらのツールはすべて、表面的な原因を掘り下げ、業務を新たな視点でとらえるのに役立ちます。

RCAツールは、単に「根本原因を見つける」だけではありません。RCAツールは、問題解決を迅速化し、説明しやすくし、シフトや拠点間の一貫性を高めます。

これが実際のところです：

• 明確さ- 優れたRCAツールは、さまざまな要因がどのように関連しているかを示しているため、推測や漠然とした理論が残ることはありません。

• スピード- チームはノイズを排除し、症状を追いかけるのではなく、問題の真のドライバーに焦点を当てることができます。

• 安定性- 実際に欠陥やダウンタイムの原因となっているものを修正することで、手直し、スクラップ、ファイアドリルの中断を削減できます。

単なる理論ではありません。RCAツールは、あなたの努力が最大の見返りをもたらすよう、いくつかの重要なドライバーを特定するのに役立ちます。

ここでは、多くの製造企業で使用されている5つの一般的な根本原因分析ツールを紹介します。

パレート図は、「80％の結果は20％の原因から生じる」というパレートの原則に基づいています。実際には、パレート図は、相対的な重要性に関連する度数分布を示すために、折れ線グラフと組み合わされた棒グラフです。

パレート図は、エラーの最も一般的な形態を一目で見ることを可能にします。欠陥の最も一般的な原因を降順に表示することで、パレート図は、チームが最大限の影響 をもたらすために改善の優先順位をつけるのに役立ちます。

現場の例：
ある工場では、サプライヤーの欠陥を追跡し、不良部品の大半の背後に3つのサプライヤーがいるこ とを発見しました。あらゆる小さな問題に労力を割く代わりに、チームはその3社に集中します。この工場では、スクラップが急速に減少し、再作業も減少しました。

何が良いのか

• チームが、本当の痛みがどこから来ているのかを理解するのに役立ちます。

• フロアの誰もがフォローできるシンプルさ

• 時間とリソースを有効活用できます。
  

足りないところ：

• 実際の原因はわかりません。

• 間違った方法でカテゴリーをひとまとめにすると、チャートは誤解を招く可能性があります。

5 Whysは、特定の問題を掘り下げるために用いられる調査手法です。簡単です。核心的な問題が特定されるまで、「なぜ？」と繰り返し質問するだけです。この根本原因分析ツールは、定量的な分析手法を必要とせず、初歩的な問題を調査する場合に最適です。5Whysは、パレート分析と組み合わせて使用することができ、チャートによって、より注意を払う必要がある領域が明らかになります。

フロアでの例：
走行中にマシンが停止。

• なぜ止まったのですか？→ モーターのオーバーヒート。

• モーターがオーバーヒートした理由は？→ 潤滑されていなかったから。

• なぜ注油しなかったのですか？→ メンテナンス・スケジュールをさぼっていたのでは？

• なぜ省略されたのですか？→ シフトの引き継ぎに含まれていなかったから。

• なぜ含まれていなかったのですか？→ SOPが更新されていなかったから。

つまり、本当の問題はモーターではなく、手順を最新に保つ方法におけるプロセスのギャップだったのです。5つの理由」は、複雑すぎない問題、特に人的要因やプロセス手順が関与している可能性が高い問題に最も効果的です。迅速で、ソフトウェアやチャートを必要とせず、人を責めるのではなくシステムを修正する方向に焦点を移します。

裏を返せば、単純化しすぎてしまうということです。ファシリテーターが議論を一方向に押し進めれば、チームは簡単に間違った「根本原因」にたどり着いてしまいます。日常的な問題には有効なツールですが、複雑な障害に対しては、このツールだけに頼りたくないものです。

これは、複雑な問題を分析するために広く使用されているツールです。因果関係ダイアグラムとしても知られ、特定の問題の潜在的な原因を、調査対象の主要な問題にリンクするサブカテゴリーにグループ化します。フィッシュボーン・ダイアグラムは、根本原因がまったく不明な場合に使用されます。

現場での例：
組立ラインが停止し続けています。チームがその原因を突き止めると、問題は1つだけではないことがわかりました。オペレーターは全員同じ方法で訓練されておらず、いくつかのコンベヤーはわずかに仕様から外れており、SOPには解釈の余地がありました。さらに、サプライヤーからの部品の到着が遅れていました。どれも単独では減速の説明にはなりません。

フィッシュボーン・ダイアグラムは、箇条書きのリストではできない方法で、それを明確にします。フィッシュボーン・ダイアグラムが有用なのは、最初に思いついたアイデアを追い求めるのではなく、全員が一歩下がってさまざまな角度から検討するようになるからです。また、メンテナンス、オペレーター、品質、エンジニアリングから同じテーブルで意見を求めるようなグループディスカッションでも効果的です。

欠点は、あまりに多くのことを追加すると絵が乱雑になることと、最も重要なことが整理されないことです。

散布図は、散布図とも呼ばれ、2つのデータセット間の関係を視覚的に表現したものです。変数間の相関を検定する簡単な定量的手法です。

この根本原因分析ツールを使用するには、独立変数（または疑わしい原因）をX軸にプロットし、従属変数（影響）をY軸にプロットします。パターンが明確な線または曲線を示す場合、変数が相関していることがわかります。必要であれば、より高度な回帰分析や相関分析に進むことができます。

現場での例:
ある生産チームは、機械の温度が不良率の上昇に関係しているかもしれないと考えています。X軸に温度、Y軸に不良をプロットします。その結果、温度が上昇するにつれ、不良率も上昇することがわかりました。これは、無関係な修正を追い求めるのではなく、冷却やメンテナンスが真の問題であることを示唆しています。

散布図の長所は、他の方法では見逃してしまうようなつながりを見ることができ、直感を素早く確認（または反証）できることです。

散布図は相関関係を示すだけで、絶対的な原因を示すものではありません。第3の要因が作用している可能性もあるため、グラフが示唆することを検証する必要があります。そして、確かで正確なデータがなければ、チャートの価値はあまりありません。

故障モード影響解析（FMEA）は、特定のシステム内の故障を明らかにします。このツールは、計画、設計、実装、検査のどの段階でも使用でき、2つの主要コンポーネントで構成されています：故障モード影響解析

故障モードは、何かが故障する可能性のあるさまざまな方法、タイプ（またはモード）を特定することを含みます。一方、影響解析は、各故障モードの影響と結果を分析します。この2つは密接に関係しています。

現場での例:
PCB のはんだ付けラインでは、チームははんだ接合部が冷えていることを不良の可能性が高いとしています。信頼性が損なわれる可能性があること、懸念されるほど頻繁に発生することを目にしていること、テストするまで明らかにならないことがあるためです。これをまとめると、これは赤信号であり、余分な工程管理や検査が必要な領域であることを示しています。

FMEAは、設計中や新しいプロセスを立ち上げる前、あるいは検査を計画していて最大のリスクがカバーされていることを確認したい場合などに、前もって行うのが最も効果的です。

その利点は、リスクをランク付けする構造的な方法を提供し、チームが重大な障害ポイントを見落とさないようにすることです。また、特に自動車や 医療機器のような分野では、顧客や業界の期待に応える手法でもあります。

難点は、多くのデータ、多くのディスカッションを必要とし、採点がチームの判断と同じ程度にしかならないことです。うまくいけば、顧客に届く前に問題を未然に防ぐ最高のツールのひとつです。

根本原因分析ツールは、何度も再発する問題を解決するための構造化された方法をメーカーに提供します。ラインでの迅速な5Whysディスカッションであれ、プロセスプランニング中の完全なFMEAであれ、これらの方法は、チームが症状を通り越して、欠陥、ダウンタイム、または遅延を引き起こしている真因に対処するのに役立ちます。RCAを一貫して使用することで、手戻りを削減し、問題から解決までの時間を短縮し、長期的にプロセスをより強靭にすることができます。