いくつもの段階がある工程で複数のサプライヤーと連携している場合、潜在的な改善事項をテストする作業は複雑になる可能性があります。しかし、Minitab Statistical Softwareで実験を行うことで重要なインプットを特定してMinitab Workspace Monte Carlo Simulationにモデルをインポートすれば、結果がわかりやすくなります。それだけでなく、実際の部品を使って何度もテストする場合に比べ、短時間で終わりコストもかかりません。
Spaceman Electronicsのケースを考えてみましょう (Minitabのすべてのユースケースと同様に、このケースも私たちが現場で目にした実際の状況に基づいていますが、Spacemanは架空の会社です)。Spaceman社の製品のある部品を作るのに、あるサプライヤーが芯を作り、別のサプライヤーがペンキを塗ります。その部品がSpaceman社に届けられて完成品を組み立てます。
それまでSpaceman社の製品エンジニアのニール氏は、生産ラインのマネージャーたちに廃棄率を7%にするように指示していました。廃棄率とは、あるバッチにおいて製造中または加工処理中に破壊・破損すると想定されるパーセンテージです。たとえば、あるバッチで100台作ったときの過去の実績が廃棄率7%、適正率93%だった場合、100台出荷するには100を0.93で割って四捨五入した数字である108台を製造する必要があります。
ニール氏のチームが廃棄率を下げることができれば、1台あたり0.70ドル節約でき、1年に換算すると165,000ドル以上のコスト削減になります。しかし、2社のサプライヤーにできるだけ正確に指示を出すことができなければ、改善するのは面倒で時間がかかるかもしれません。そこでニール氏は、サプライヤーにそれぞれの工程で何を変えてもらいたいかを伝える前に、考えられる結果をシュミレーションし、十分に情報を得て決断を下すことにしました。
モンテカルロ・シミュレーションの仕組み
モンテカルロ・シミュレーションはシステムの数理モデルを使います。シミュレーションにより、ある方程式に基づいて予期される値を導き出し、インプットとアウトプットの関係を明らかにします。 ニール氏と彼のチームはMinitab で一連の実験を計画し、実行することで、生産工程における重要な要因を特定しました。 パレート図を作り、移動ポジションと注入スピードが重点的に取り組むべき要素だとわかり、Minitab Workspaceで以下の方程式を使うこともわかりました。
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Minitab Workspaceにモデルをインポートして実行する
この方程式がわかったので、ニール氏はMinitab Workspaceでプロジェクトを開いて、モンテカルロ・シミュレーション・ツールを挿入しました。 Minitab WorkspaceとCompanion by Minitabの両方で使用可能なこのツールにはさまざまなオプションがあり、手動でインプットとアウトプットを入力して方程式を入力できます (この例の詳細はこちら)。あるいは、すでにその情報があればこの手順を飛ばし、次に進むこともできます。
ニール氏は「Import Models from Minitab」のオプションをクリックし、自分のMinitabファイルを開きました。
方程式は自動的に移動ポジションと注入スピードをXインプットとして受け入れます。これらの要素は正規分布することがわかっているので、ニール氏はドロップダウンメニューからNormal (正規)を選んで、平均値と標準偏差、上側と下側の仕様限界を入力しました。最上部近くにある緑色のSimulateボタンを押すと、Minitab Workspaceがわずか数秒でその工程のシミュレーションを50,000回実施しました。
結果とパラメータの最適化について理解する
この工程の工程能力指数（CpK）は0.4816で、最低水準の1.33よりはるかに低くなっていました。下の方に緑色のParameter Optimizationボタンが表示され、ニール氏は次のステップ「インプットを最適化する」に進みます。 目標（レスポンスの平均を上側と下側の仕様限界の中間値である0.935に設定）を設定し、インプットに大きい値と小さい値を入力すれば、後の作業はMinitab Workspaceがやってくれます。Optimize Parametersを押すと、結果が表示されました。
Minitab Workspaceは、ニール氏が指定した範囲で最も望ましいインプット設定を見つけて、推奨される工程変更についてのシミュレーション結果を提示しました。シミュレーションが示すところによると、最も望ましい設定を適用すれば規格外製品を工程から実質的に排除でき、2.34というCpkは標準値1.33を超える素晴らしい改善結果です。
素晴らしい結果を出す
ニール氏がシミュレーション結果を伝えると、2社のサプライヤーはその部品の幾何学的寸法と公差を最適化して、廃棄製品の量を減らすことができただけでなく、製造サイクルタイムも短縮されました。
