Dmaic

この記事では、DMAIC 方法論とそのフェーズについて説明します。また、DMAIC 手法がどのように実装されるか、またこの手法を実装する利点は何かという例も確認できます。

DMAICとは何ですか?

DMAICは、シックス シグマ プロセス改善戦略の方法論です。つまり、DMAIC は、組織のパフォーマンスの測定と改善を支援する方法です。

DMAIC は、英語で DMAIC 方法論の 5 つの段階である定義、測定、分析、改善、制御を意味する頭字語です。

DMAIC 手法は通常、シックス シグマ (またはシックス シグマ) プロジェクトに使用されますが、その使用はこのタイプのプロジェクトに限定されるものではなく、他のタイプのビジネス上の問題を解決するためにも使用できます。

つまり、DMAIC は、問題の原因を特定し、分析し、解決策を見つけることができるため、特定の分野で企業のパフォーマンスを向上させるために使用されるリーン技術です。

DMAIC 方法論

DMAIC 方法論は 5 つのフェーズに分かれています。

1. 定義(定義) 。
2. 測定します。
3. 分析。
4. 改善します。
5. コントロール。

DMAIC 方法論の各ステップについては、以下で詳しく説明します。

定義する

定義フェーズは、問題を説明するため、DMAIC 技術の最も重要なステップの 1 つです。解決すべき問題は明確に定義され、論理的に組織の目的と一致していなければなりません。

定量的かつわかりやすい方法で問題を定義したら、プロセスに影響を与える要因に取り組むことができます。しかし、問題が明確に定義されていないと、状況を改善する方法が明確にわかりません。

この段階では、次のツールが役立つ場合があります。

• プロジェクト計画書
• SIPOC図
• 関係図
• 樹形図

測定

測定フェーズでは、問題を簡潔で簡単に特定できる結果に分解します。したがって、このフェーズは、問題に直接影響する主要なパラメータを測定することで構成されます。これは、測定計画を作成することによって実現されます。たとえば、KPI を使用して問題のさまざまな側面を定量化できます。

この段階では、次のツールが役立つ場合があります。

• FMEA
• データ収集計画
• チェックシート

分析

分析フェーズでは、プロセスを合理化し、修正が必要なエラーを特定するように努めます。分析フェーズは、現在のパフォーマンスと期待されるパフォーマンスのレベルとの間のギャップを理解するのに役立ちます。

このフェーズは、問題の核心をより深く掘り下げることができるため、不可欠です。これにより、プロセスに深く組み込まれているために見落とされがちな知識を得ることができます。つまり、分析フェーズは問題をより深く理解するのに役立ちます。

次のツールを使用して測定データを分析できます。

• バリューストリームマッピング
• ヒストグラム
• パレート図
• 石川図
• 箱ひげ図
• 5 なぜなぜテクニック

改善する

名前が示すように、改善フェーズには問題の最適化または解決が含まれます。これは、DMAIC プロセスの最も困難なフェーズの 1 つです。

分析フェーズから問題の原因を特定し、次はその解決に進みます。この段階では、革新的で一貫したソリューションについて考える必要があります。さらに、あるプロセスでの変更は社内の他のプロセスにも影響を与える可能性があることを考慮する必要があります。

この段階では次のツールが役立ちます。

• 反射
• 比較解析
• 影響と労力のマトリックス
• 軌道図
• PDCA

チェック

DMAIC 方法論の最後のフェーズは制御です。このフェーズとその成功は、前の 4 つのフェーズで得た成功に直接関係しています。

このフェーズは主に、前のフェーズから得られたパフォーマンスの変化に関連しています。したがって、すべてが順調に見える場合、主なタスクはプロセスが常に制御下にあることを確認することです。

つまり、プロセスが改善されたら、変数が常に許容される差異範囲内にあることを保証するための制御計画を作成する必要があります。これにより、同じエラーが再び発生しないように制御することができます。

次のツールはプロセスの制御に役立ちます。

• コントロールカード
• 監視・評価体制

DMAIC 方法論の例

次の DMAIC の例では、運用データを簡単に抽出できる反復的な製造プロセスがあり、DMAIC 分析の適切な候補となります。そのため、私たちは製品を作り、パフォーマンスを向上させたいと考えています。

1. 定義: パフォーマンスを改善できる特定の製品または機械を特定する必要があります。
2. 測定: OTIFNE (On Time In Full No Error) や FPY (First Pass Yield) など、使用する指標を明確に定義します。次に、これらのメトリクスを一定期間監視して、統計的に意味のあるデータを収集します。
3. 分析: 収集したデータから、平均や標準偏差などの統計的尺度を計算し、外れ値や傾向を探し、データをグラフに表現してサンプルを分析します。
4. 改善: 前のステップで特定された問題の根本原因に対処するための対策を講じます。
5. コントロール: 最後に、時間の経過とともに得られた改善を維持するための対策を実行します。これを行うには、管理図を使用して、製造された新しい部品が管理限界を超えていないことを確認します。

DMAIC の利点

DMAIC 方法論を実装する利点は次のとおりです。

• DMAIC 方法論のステップは非常に特徴的であるため、企業は問題の解決策を見つけるための明確な戦略を得ることができます。
• これにより、複雑な問題に対する効果的かつ正確な解決策を見つけることができます。
• わかりやすいプロセス改善手法です。
• DMAIC 手法では、ソリューションを実装する前に状況を分析するため、間違った問題を解決する可能性が低くなります。
• 社内のチームワーク、調整、コミュニケーションを促進します。

DMAIC と DMADV

DMADV手法もシックス シグマ分析手法ですが、この手法は新しい製品やサービスを設計するために使用されます。

つまり、DMADV は、Define、Measure、Analyze、Design、Verify の頭字語です。したがって、DMADV 方法論は、顧客から情報を取得し、このデータに基づいてより良い製品を設計することに重点を置いています。

したがって、DMADV は DMAIC と同様にシックス シグマ手法です。ただし、 DMAIC と DMADV の違いは、 DMAIC の目標はプロセスの改善であるのに対し、DMADV の目標は新しい製品またはサービスを設計することであるという点です。

DMAICとPDCA

PDCA手法は、プロセスを改善することを目的としたシステムです。つまり、PDCAとは、Plan（計画）、Do（実行）、Check（評価）、Act（実行）の頭文字をとったものです。

DMAIC 方法論は 2 つの補完的な方法であるため、PDCA の使用は DMAIC 方法論の使用を排除するものではありません。実際、PDCA サイクルの段階は DMAIC メソッドの段階にリンクできます。計画とは、定義、測定、分析の段階を指します。 do は改善段階に関連付けられます。検証と動作は制御段階に相当します。

つまり、DMAIC と PDCA は類似点のある 2 つの方法論ですが、 DMAIC と PDCA の主な違いは、DMAIC は問題の測定と分析に重点を置くのに対し、PDCA はプロセスを継続的に改善するために取られたアクションを修正することに重点を置くことです。