(57)【要約】      （修正有）【課題】素材型産業においては、簡潔、確実かつ合理的な品質リスク低減方法を提供する。【解決手段】模擬系統図法に基づく深層要因究明と、究明した要因について品質苦情（又は品質不適合）の発生防止に焦点を絞る独自の評価法を逐次的に行うことにより、簡潔、確実かつ合理的な品質リスク低減方法を見出した。【効果】模擬系統図法に基づく深層要因究明と、究明した要因について品質苦情（又は品質不適合）の発生防止に焦点を絞る独自の評価法を逐次的に行うことにより、従来の方法に比して簡潔、確実かつ合理的に素材型産業における製品の品質リスク低減が見込まれる。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
素材型産業において製品の品質リスクを低減するために、以下の工程を含むことを特徴とする品質リスク低減方法。
工程Ａ：品質の不具合事項について、その要因を論理的に解析する工程、
工程Ｂ：工程Ａで得られた要因について、当該品質リスクの大きさ及び当該品質リスクの顕在化の可能性について評価する工程、
及び
工程Ｃ：工程Ｂの評価結果に基づき具体的方策を策定し実行する工程
【請求項２】
工程Ａにおいて、要因解析を複数回行いｎ次要因まで解析する請求項１記載の品質リスク低減方法。
【請求項３】
工程Ｂにおいて、工程Ａで解析した複数個のｎ次要因について、要因毎に当該品質リスクの大きさ及び当該品質リスクの顕在化の可能性について評価することを特徴とする請求項２記載の品質リスク低減方法。
【請求項４】
工程Ｂにおいて、品質リスクの大きさについての客観的な定義、及び、品質リスクの顕在化についての客観的な定義を予め作成し、それらの定義に従って評価することを特徴とする請求項１記載の品質リスク低減方法。
【請求項５】
工程Ｂの品質リスクの大きさの定義において、少なくとも苦情と不適合発生を判断基準として含み、いずれかリスクの大きい方を品質リスクとして採用することを特徴とする請求項４記載の品質リスク低減方法。
【請求項６】
工程Ｂにおいて、要因に対する評価結果が過去の事例に基づきデータベース化されており、同種の不具合事案についてはデータベースに基づく評価結果が得られることを特徴とする請求項１記載の品質リスク低減方法。
【請求項７】
工程Ｃにおいて、評価結果に基づく具体的方策が過去の事例に基づきデータベース化されており、同種の不具合事案についてはデータベースに基づく方策が得られることを特徴とする請求項１記載の品質リスク低減方法。
【請求項８】
新規に検討する不具合事案について、各工程の結果がデータベースに反映されることを特徴とする請求項１記載の品質リスク低減方法。
【請求項９】
請求項１記載の各工程を含む、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
製品の品質リスク、特に素材型産業における品質リスクの低減方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造業において、製品の品質管理は、顧客に対する損害防止や会社の信用にかかわる非常に重要な業務である。
【０００３】
品質問題の防止については、再発防止や未然防止において様々な取組がなされている。中でも、未然防止においては、不明確な事象についての評価解析が必要であり、非常に高度な知識と工数負荷を要するのが実状である。
【０００４】
品質管理上、製造業は組立型産業と素材型産業の大きく二つに分けて考える必要がある。電気機器、自動車や工作機械等を製造する組立型産業は、部品の組み立てを主とした産業である。そのため、組立型産業は、リスク要因の解析が比較的やりやすい業種といえる。一方、低分子化合物やポリマー、それらの組成物及びポリマー組成物の加工品（フィルム等の押出成形品、射出成形品など）等を製造する素材型産業は、物理化学的現象（化学反応、熱力学など）を利用した産業である。そのため、素材型産業は、現象自体や製造条件等に不確実要素が多数存在し、リスク要因の解析が組立型産業に比べてやりにくい業種といえる。
【０００５】
品質問題の防止、すなわち品質リスク低減についての活動において、ＱＣ手法による品質リスクの発掘、低減が一般的に行われている。特に、故障モード影響解析（Failure Mode Effect Analysis：以下ＦＭＥＡ法）が知られている。ＦＭＥＡ法では、品質リスクの発掘、評価、対策実施、除去という流れに沿ったプロセスが一般的である。品質リスクの発掘においては、どのような故障が考えられるかを予測し、起こりえる要因を「全て」抽出する。評価においては、故障モードに相対的な順位付け（頻度×影響度×検出可能性：危険優先度指数(RPN)）をする。そして、決定した優先順位に基づき対応を実施する、というスキームである。
【０００６】
しかしながら、ＦＭＥＡ法では、品質リスクの抽出の際、起こりえる要因を全て抽出するという膨大な作業が必要である。この方法においては、全ての要因を抽出することに意味があるため、系統的な要因解析も行っていない。組立型産業においては適しているが、素材型産業においては非常に使いづらい基準である。
【０００７】
また、危険優先指数については、評価が恣意的になる、細かすぎる、頻度の判定が困難である等、こちらも素材型産業においてはそのまま活用できないものである。
【０００８】
一方、素材型産業における統合アセスメント・コントロール表が公知情報（先行文献１）として存在しているが、リスクの重大性及び可能性に関する評価、並びにリスクレベルの定義が抽象的であり、リスク低減の客観性及び確実性が担保されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
特開２００６−１１０９７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記のとおり、今まで知られている品質リスク低減方法においては、要因抽出において、膨大な作業工数を必要とし、要因解析結果についての評価も客観性が担保されていないのが実状である。特に、素材型産業においては、簡潔、確実かつ合理的な品質リスク低減方法が求められている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明者らは上記問題点につき鋭意検討した結果、模擬系統図法に基づく深層要因究明と、究明した要因について品質苦情（又は品質不適合）の発生防止に焦点を絞る独自の評価法を逐次的に行うことにより、簡潔、確実かつ合理的な品質リスク低減方法を見出した。
【００１２】
すなわち、本発明は、
［１］素材型産業における製品の品質リスクを低減するために、以下の工程を含むことを特徴とする品質リスク低減方法。
工程Ａ：品質の不具合事項について、その要因を論理的に解析する工程、
工程Ｂ：工程Ａで得られた要因について、当該品質リスクの大きさ及び当該品質リスクの顕在化の可能性について評価する工程、
及び
工程Ｃ：工程Ｂの評価結果に基づき具体的方策を策定し、実行する工程
［２］工程Ａにおいて、要因解析を複数回行いｎ次要因まで解析する［１］の品質リスク低減方法。
［３］工程Ｂにおいて、工程Ａで解析した複数個のｎ次要因について、要因毎に当該品質リスクの大きさ及び当該品質リスクの顕在化の可能性について評価することを特徴とする［２］記載の品質リスク低減方法。
［４］工程Ｂにおいて、品質リスクの大きさについての客観的な定義、及び、品質リスクの顕在化についての客観的な定義を予め作成し、それらの定義に従って評価することを特徴とする［１］の品質リスク低減方法
［５］工程Ｂの品質リスクの大きさの定義において、少なくとも苦情と不適合発生を判断基準として含み、いずれかリスクの大きい方を品質リスクとして採用することを特徴とする［４］の品質リスク低減方法
［６］工程Ｂにおいて、要因に対する評価結果が過去の事例に基づきデータベース化されており、同種の不具合事案についてはデータベースに基づく評価結果が得られることを特徴とする［１］の品質リスク低減方法。
［７］工程Ｃにおいて、評価結果に基づく具体的方策が過去の事例に基づきデータベース化されており、同種の不具合事案についてはデータベースに基づく方策が得られることを特徴とする［１］の品質リスク低減方法。
［８］新規に検討する不具合事案について、各工程の結果がデータベースに反映されることを特徴とする［１］の品質リスク低減方法。
［９］［１］の工程Ａ及び工程Ｂに関する入力項目及びデータベースを含むことを特徴とするコンピュータ・プログラム。
である。
【発明の効果】
【００１３】
模擬系統図法に基づく深層要因究明と、究明した要因について品質苦情（又は品質不適合）の発生防止に焦点を絞る独自の評価法を逐次的に行うことにより、従来の方法に比して簡潔、確実かつ合理的に素材型産業における製品の品質リスク低減が見込まれる。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜工程Ａ＞
工程Ａは、品質の不具合事項について、その要因を論理的に解析する工程である。
潜在的リスクに関して、苦情の深層要因究明のため模擬系統図手法を用いる。潜在的リスクとは、検討・解析したい事象であり、その可能性に基づき理論的に展開することが必要とされる。
【００１５】
ＦＥＭＡ法は、全てのリスクについて全ての要因を網羅的に展開することを要件としており、素材型産業のような不確定要素を多く含んでいるときには困難かつ膨大な工数を要する。その点において、本発明は、対象を限定することにより、工数負荷を軽減でき、不確定要素について踏み込んだ議論が可能である。
【００１６】
また、本発明は、要因解析において、ｎ次解析を行うことにより、対象事案に応じて本質の見極めが容易に行うことができる。ｎ次解析とは、対象事案の一次要因を解析し、さらに一次要因の要因を解析する、という作業を繰り返し行うことである。ここでｎは、リスク要因の本質が見極められるまでの回数であることが望ましいが、工数負荷、作業時間を勘案するとｎ＝３〜５が適当である。
【００１７】
模擬系統図法の利点は、論理的に考えることで抜けが少なくなる、思考過程を残しておくことで将来における解析結果の検証及び見直し作業における追加／削除が容易となる、などが挙げられる。ＦＥＭＡ法には、このような作業工程は無い。
【００１８】
＜工程Ｂ＞
工程Ｂは、工程Ａで得られた深層要因について、品質リスクの大きさ及び品質リスクの顕在化の可能性について評価する工程である。
【００１９】
（品質リスクの大きさ）
品質リスクの大きさは、苦情発生と品質不適合発生について特定の基準に基づき判断し、いずれかリスクの大きい方を、全体としての品質リスクとして採用する。ここで、特定の基準として、客観性が高く、かつ、対象事案の事業毎にリーズナブルである数値が盛り込まれていることが必要である。単なる抽象的な基準にしてしまうと、評価が恣意的になりやすい。使用する数値としては、特に限定されないが、損害額の設定が最も好ましい。
【００２０】
（品質リスクの顕在化の可能性）
品質リスクの顕在化の可能性とは、品質リスクとして発掘された事象が実際に発生し、不適合等の発生に繋がる可能性の程度をいう。こちらも特定の基準に基づき判断することが必要である。基準に客観性のある数値を盛り込んでも良いが、困難なケースが多い。その場合、不適合発生等の防止対応が現時点でどのレベルまでできているか、具体的作業内容を盛り込むことで客観性が担保される。
例えば、作業マニュアルの有無、教育・訓練の有無、最低限の品質チェック以外の品質確認の有無、マニュアル外の作業不具合例についての小集団活動の有無、作業者がミスをしても、品質リスクが顕在化しない（顕在化しても苦情や不適合発生に繋がらない）仕組みの有無、などが挙げられるが、この限りではない。
【００２１】
（リスク評価点）
品質リスクの大きさと品質リスクの顕在化の可能性は、それぞれ判断基準に基づきランク付けされる。両ランクの組み合わせにより予め評価点を設定しマトリックス化した、評価テーブルを作成する。この評価テーブルに基づき品質リスクを評価する。
評価思想はＯＨＳＡＳの評価方法と類似しているが、前述のとおり、究明要因とそれに対応した判断基準及び対象事案の具体的態様において本発明とは相違している。従って、ＯＨＳＡＳをそのまま適用しても本発明の効果は得られず、上記本発明における要件を満たすことによってのみ効果が得られる。
要因に対する評価結果を過去の事例に基づきデータベース化しておくと、同種の不具合事
案についてデータベースに基づき評価結果を推定することが可能となる。工程Ａ及び工程Ｂの各項目につき、検討事案が発生するたびに情報を蓄積しておくことが望ましい。蓄積の方法は特に限定されないが、電子情報として蓄積しておくと便利である。
【００２２】
＜工程Ｃ＞
工程Ｃは、工程Ｂで得られた評価点に基づき、具体的方策を策定し実行する工程である。
評価点毎に具体的方策の策定レベル（作成不要を含む）を予め設定しておく。具体的方策は事案毎に異なるため、必ずしも設定する必要なはい。
【００２３】
評価結果に基づく具体的方策を過去の事例に基づきデータベース化しておくと、同種の不具合事案についてデータベースに基づき方策を立案することが可能となる。工程Ａ及び工程Ｂの各項目につき、検討事案が発生するたびに情報を蓄積しておくことが望ましい。蓄積の方法は特に限定されないが、電子情報として蓄積しておくと便利である。
【００２４】
（検討結果の蓄積）
検討事案については、各工程の項目をデータベース化しておくと、将来、同種の不具合事案について該データベースに基づく評価の推定及び方策の立案が可能となる。工程Ａ及び工程Ｂの各項目につき、検討事案が発生するたびに情報を蓄積しておくことが望ましい。不幸にもリスクが顕在化した案件は、確度の高い情報となり蓄積するとなお好ましい。蓄積の方法は特に限定されないが、電子情報として蓄積しておくと便利である。
【００２５】
＜コンピュータ・プログラム＞
本発明は、工程Ａ及び工程Ｂに関する入力項目及び各項目に係るデータベースを含めてコンピュータ・プログラムとすると、より一層効率的に実行することが可能となる。例えば、以下の項目及びテーブルを備えていることが好ましい。
工程Ａ：不具合事案及びｎ次要因解析結果を入力するフィールド
工程Ｂ：品質リスクの大きさの定義テーブル
品質リスクの顕在化の可能性の定義テーブル
要因に対する評価結果を蓄積したデータベーステーブル
要因から評価結果を自動的に出力するバッチファイル
評価結果を入力するフィールド
【実施例】
【００２６】
以下に本発明における具体例を述べるが、これに限定されるものではない。
[実施例１]
工程Ａ
模擬系統図の例を表１に示す。
【００２７】
【表１】
2014035685.tif 000002
【００２８】
[実施例２]
工程Ｂ
品質リスクの大きさの定義を表２に示す。
【００２９】
【表２】
2014035685.tif 000003
【００３０】
品質リスクの顕在化の可能性の定義を表３に示す。
【００３１】
【表３】
2014035685.tif 000004
【００３２】
評価点マトリクスを表４に示す。
【００３３】
【表４】
2014035685.tif 000005
【００３４】
[実施例３]
工程Ｃ
評価点と具体的方策策定に関する対照表を表５に示す。
【００３５】
【表５】
2014035685.tif 000006