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事例講演「社内ビッグデータと SQC との融合」
吉
野
睦
株式会社デンソー
＜概
氏
品質管理部 TQM 推進室
担当次長
要＞
製造業におけるビッグデータには、開発段階のシミュレーションや実験室で得られ
るデータ、あるいは製造段階で製品を全数検査し保管されているデータがある。これ
らのデータは高次元大標本という性質を持つため、小標本を前提とする従来の SQC で
は歯が立たない。
SQC を使うためにわざわざサンプリングすることは本末転倒である。
対応策として注目されるデータサイエンスは基本的にデータドリブンであり、SQC
の枠組みとは異なる。つまり、T をモデル、O を観測とすると、データサイエンスは
P(T|O)という条件付き確率を論ずる。
一方、SQC は P(O|T)という逆の条件付き確率を論じ頻度論と呼ばれる。二者は全く
異なる。
では、今後 SQC は廃れてしまうのだろうか。そうはならないと考える。P(T|O)から
得られた「T」に基づき、技術者は新しい「T」を発想する。
この発想を検証する手段は、P(O|T)という SQC の枠組みだからである。