組織における品質管理に予測分析を取り入れることで、事前の品質管理に対する取り組み方に変革をもたらすことができます。Minitabの予測分析ツールスイートにより、品質専門家は品質問題の予測、防止、対策を行い、一貫した基準と製品の卓越性を確保することができます。
Minitabの予測分析の主な用途として、予測保守戦略での活用が挙げられます。機器のセンサーとパフォーマンスメトリックから集めた履歴データを分析することで、品質専門家は機器の故障が発生する前にそれを予測できます。この機能により、故障が発生する前に保守作業をスケジュールし、計画外のダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストを大幅に削減できます。
例：ある製造工場では、Minitabの予測分析を使用して機械のパフォーマンスを監視しています。センサーデータを分析することで、重要な機器に発生する潜在的な故障を予測します。このデータを基に、工場は計画的ダウンタイムの間に予防保守が実施されるように予定を立て、コストのかかる故障のために生産スケジュールが中断されるのを防ぐことができます。
Minitab Predictive Analytics を使用して回帰分析を実行する方法については、ブログをお読みください。
品質専門家は、Minitabの予測分析を活用して品質結果を予測し、プロセスを最適化できます。機械学習アルゴリズムを活用することで、欠陥率を予測し、生産パラメータを最適化し、予測的知見に基づいて品質管理対策を改善できます。
例：ある自動車メーカーが、車両組み立てにおける欠陥率を予測するのにMinitabの予測分析を使用しています。過去の欠陥データと生産変数を分析することで、品質に影響を及ボス重要なプロセスパラメータを特定します。これにより、自動車メーカーは対象を絞ったプロセス改善を実施できるようになり、その結果欠陥が減少し、製品の信頼性が向上します。
品質専門家は、Minitabの予測分析を活用して、プロセスの側面とそれが品質に与える影響をより詳しく理解できます。根本原因分析を実行することで、品質に悪影響を及ぼす可能性のあるプロセスにおける最も重要な変数について、知見を得ることができます。これにより、品質の最も重要な決定要因に的を絞った是正措置が可能になり、品質管理が迅速化されます。
例：食品・飲料業界の世界的リーダーであるTate & Lyleは、Minitabの予測分析を使用して、自社製品の1つの食感を改善しました。プロセスには1,000を超える予測子が相互に作用していましたが、どの予測子が粒子サイズ分布に最も影響を与えたかを特定し、改善を実施することができました
Minitabの予測分析モジュールの詳細