SPCとは？工程能力管理の基礎をわかりやすく解説

点がUCLを超えた朝

金曜の朝8時、工程管理者の山本さんが管理図を印刷して壁に貼り出した。いつもの日課だ。

立ち止まる人はほとんどいない。だが先月、Xbar管理図の点がUCLを超えた日があった。山本さんが旋盤の主軸ベアリングを点検させたところ、摩耗が進行していた。交換費用は12万円。あのまま回していたら主軸が焼き付いて、修理費200万と2週間のライン停止だった。

「不良が出る前に気づけた」。これがSPCの力だ。

SPC（Statistical Process Control）。日本語では「統計的工程管理」。製造工程のデータを統計的に分析し、工程が安定しているかどうかを判断する手法になる。

「不良が出てから対策する」ではなく、「不良が出る前に兆候をつかむ」。事後対応から事前察知へ。この転換がSPCの本質だ。

SPCの中心ツールが管理図（Control Chart）。

工程から定期的にサンプルを取り、測定値をプロットしていく。中心線（CL）と上下の管理限界線（UCL/LCL）を引いて、点がこの範囲に収まっているかを見る。

管理限界線は通常、平均値 ± 3σ（標準偏差の3倍）で設定する。99.7%のデータがこの範囲に入るはずだから、はみ出したら「何か異常が起きている」と判断できる。

よく使うのはXbar-R管理図。サンプルの平均値（Xbar）と範囲（R）を2本の管理図で同時に監視する。

工程がどれだけ規格に対して余裕があるかを示す指標。

Cp = （規格上限 − 規格下限）÷ 6σ

工程の「実力」を表す。Cp=1.33以上が一般的な合格ライン。自動車業界ではCp=1.67以上を求められることもある。

Cpk = min（（規格上限 − 平均）÷ 3σ, （平均 − 規格下限）÷ 3σ）

Cpとの違いは「中心からのズレ」を考慮するかどうか。Cpが1.5でもCpkが0.8なら、工程の中心が規格の中心からズレている。設備のゼロ点を調整すれば改善できる──実際にこれでCpkが0.8から1.4に回復したケースは少なくない。

SPCは「測定」が命だ。測定のばらつきが大きいと、工程のばらつきと区別がつかなくなる。Gage R&R（測定システム解析）で測定器の能力を先に確認する。目安は%GRR < 10%。

データの正規性も確認が要る。管理図は正規分布を前提にしている。表面粗さのデータのように片側に偏る分布では、管理図をそのまま適用すると誤判定が頻発する。

数字の並びに違和感を覚えたとき。それがSPCの効いている瞬間だ。

8年間運用してきて思うのは、SPCは高度な統計手法というより、工程を「見る目」を養う道具だということ。点の動きに目が慣れると、数値がUCLを超える前に「何か変だな」と気づけるようになる。その勘所は、管理図を毎朝見ることでしか身につかない。