統計的品質管理（SQC）基本講座【出張研修】

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開催日時	-
担当講師	大原健佑講師
開催場所	法人向けの出張研修（訪問またはオンライン対応）
定員	-
受講費	お問い合わせ下さい

統計的品質管理（SQC）基本講座

～データで品質を語る力を身につける、SQCの考え方と実践手法～

講座概要

品質管理の現場では、「なんとなく良さそう」という感覚的な判断からデータに基づいた科学的な判断へとシフトすることが求められています。しかし、統計的品質管理（SQC）の知識を持たないまま製造や品質保証の業務に就いている技術者は多く、管理図の読み方や工程能力の意味を正確に理解できていないケースが後を絶ちません。その結果、異常が見逃されたり、過剰な調整が行われたりと、かえって品質の不安定化を招くことがあります。

本講座では、確率・統計の基礎から始め、製造現場で実際に使われる管理図・工程能力指数・抜取検査・測定システム解析（MSA）まで、SQCの実践的な知識を1日で体系的に習得できます。数式の丸暗記ではなく「なぜこの手法が必要なのか」という背景から丁寧に解説するため、現場での応用力が身につきます。

豊富な演習問題と実際の製造データを用いた事例解析を通じて、「聞いたことはあるが使えない」を「現場でちゃんと使える」へと変えることを目指します。品質管理担当者・生産技術者・QC検定2〜3級を目指す方に最適な講座です。

担当講師

大原健佑講師

セミナープログラム（予定）

１．確率・統計の基礎（SQCを学ぶための準備）
１．１　なぜ製造現場に統計が必要なのか
１．２　母集団・標本・サンプリングの考え方
１．３　データの分布と代表値（平均・分散・標準偏差）
１．４　正規分布の性質とその意味
１．５　確率と信頼区間の基本
１．６　【演習】データの基本統計量を計算する

２．工程変動と管理図
２．１　偶然原因と異常原因の違い
２．２　管理図の種類と使い分け（Xbar-R図・np図・c図など）
２．３　管理限界線の計算方法と意味
２．４　管理図の見方・異常パターンの読み方
２．５　管理図による工程の安定判定
２．６　管理図運用上の注意点とよくある誤解
２．７　【演習】製造データからXbar-R管理図を作成・判定する

３．工程能力の評価
３．１　工程能力指数（Cp・Cpk）とは何か
３．２　CpとCpkの違いと使い分け
３．３　工程能力の判断基準（1.33以上が求められる理由）
３．４　工程能力不足時の対策アプローチ
３．５　長期能力指数（Pp・Ppk）との関係
３．６　【演習】測定データから工程能力指数を算出し評価する

４．抜取検査の基礎
４．１　全数検査と抜取検査の使い分け
４．２　AQL・LTPD・OC曲線の意味を理解する
４．３　JIS規格に基づく抜取検査方式（JIS Z 9015）の概要
４．４　検査水準・保証の考え方
４．５　抜取検査の限界と適用範囲
４．６　【事例】不適切な抜取検査で見逃した不良の実例と対策

５．測定システム解析（MSA）の基礎
５．１　測定誤差が品質判定に与える影響
５．２　繰り返し性（Repeatability）と再現性（Reproducibility）
５．３　ゲージR&R（GR&R）の実施手順と評価基準
５．４　測定能力指数（Cg・Cgk）の算出と解釈
５．５　MSA結果に基づく測定システムの改善
５．６　【演習】GR&Rデータを解析し測定システムを評価する

６．相関・回帰分析と品質改善への応用
６．１　相関係数の求め方と解釈
６．２　単回帰分析の考え方と活用場面
６．３　実験計画法（DOE）の概要と一元配置の基本
６．４　多変量解析の概要（主成分分析・判別分析）
６．５　SQCを活用した品質改善のPDCAサイクル
６．６　【演習】工程データを使った相関・回帰分析の実践

質疑応答

※標準実施時間　３時間～６時間程度（ご要望により調整いたします）