品質管理と品質保証の違いは、別途説明します。
統計(69)学の目的
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品質にとって、統計と確率が大事だという話があります。
工場を例にとって見ましょう。
自動化している工場では、全品管理をすることがあります。
例えば、食品で見てみましょう。
あられの工場の例です。
柿の種のような小さなあられの場合は、全品管理をしていない可能性があります。
そうはいっても、画像で確認していると、さかのぼって確認することは可能かもしれません。
ある国のあるあられ工場を見学に行った時のことです。
生産現場に出る前に、半導体工場にあるのと同じ、空気清浄機(air shower)室で、ほこりの除去をしてから現場に入るようになっていました。
ここでは、ほこりを全件管理をしていません。
人間に付着したほこりの数を減らしているにすぎません。
空気清浄機で、人間に付着したほこりの数を毎回全件測定するのは困難です。
全件測定でなくても、なんらかの測定をすることは可能です。
空気清浄機を出荷する前には、どんな状態の人間が入ってきて、どんな状態に変化するのかは測定することがあります。
その結果にばらつきがあれば、空気清浄機の後に、全員測定をすることにした方がいいかもしれません。
測定機に費用がかかりすぎたり、測定に時間がかかりすぎる場合には、費用対効果で、測定しないことを選択するかもしれません。
危険率(risk)管理として、どちらを選択するかは、統計を取り、確率を求めることになります。
全件検査をするかどうかを決めることも、統計と確率にもとづいて考えます。
品質であれば必ず標本化するというのは間違いです。
標本検査するか、全件検査するかを、統計と確率で求めることになります。
あられの話に戻ります。
個別包装したあられがあります。
個別包装して、ある量を販売する袋に入れる場合には、個別包装も販売袋も全件測定する場合があります。
全件測定すれば、統計と確率が必要ないかというとそうではありません。
たとえば、個別包装の場合に、個別包装ごとに重さをはかるかどうかです。
ある値段以上の製品であれば、個別包装の時点で全件測定をすることがあります。
重さ以外にも、色を全件測定したり、形を全件測定することがあります。
のりがついたあられの場合には、あられにのりがついているかどうかを全件測定することがあります。
販売袋でも、値段によっては全件測定することがあります。
個別包装した時点で測定した値で、販売袋に入れるものが決まっている場合には、
個別包装した測定値と、販売袋に入れた時点の測定値の関係も、統計と確率で監視します。
あられの例で考えてきました。ソフトウェアでも同様です。変数の値の全件検査は、４０年前だと8bit整数だと１日で終わる可能性がりましたが、４倍精度浮動総数点だと３年書かることが推測できました。
計算終わるのに３年かかる。失敗から学ばない私。制御(28) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42fd3cebca69525c2951
「全数テストは不可能」だろうか？ 仮説（197） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/807a399c54bf6038301d
40年前に３年かかる計算が、今では１日以内に終わる可能性があります。
研究試作の段階では全件検査をしているプログラムを、
量産で使う場合に、全件検査に時間がかかるからしないという発言を聞いたことがあります。
ごめんなさい、そのライブラリ全件検査しているって仕様書に書いてあるのに読んでないんですかってなった。
思い込みで仕事をするのはよくあることで、悪いこととは限らない。
プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
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あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
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思い込み、勘違い、打刻誤り
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全件測定
全件測定したら、分布をみる。
どれくらい広がりがあるか。あるいはどれくらいとんがっているか。
左右対称かどうか。しばしば左右対称でない。理由は物理的、化学的、生物的な理由がすぐにわかる場合がある。機械であれば、機械の仕様、特性、材料によるかもしれない。
外れ値の分布。正の整数で表せる測定値であれば、０の場合と最大値の場合の理由、原因、分布の形などを見る。
０、最大値は測定誤りの場合を検討する。
測定は相互作用で、測定対象に影響を与える場合と、誤差の範囲内の影響で済む場合がある。測定対象に影響を与える場合は、何度か測定した結果の分布が移動していくかも。
測定誤りを除外せずに、統計、確率を求めると、へんな方向の指針を出す可能性があるかもってなった。
正規分布のわな
全件統計をとっていると、件数により、正規分布との乖離を測定することがしばしばある。
件数が少ない場合と、
測定値が０以上の値の場合に、０になる場合と、最大値になる場合の要因が異なる場合である。
測定値が正負に分布する場合で、平均値が０になるような測定の場合にも、正規分布からかけはなれる現象はいたるところにある。
正規分布と仮定してよい場合も、統計と確率で論じるとよい。
品質、統計、確率を考えるときに、統計と確率に基づいて議論する。
思い込みや勘違いは混入する可能性があるし、妥当性を確認できるのは現地、現物によらないといけないことがわかるかも。
物質系の資料を整理するのに何度も失敗した。量子(73) Researchmap(40) 水(129)
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「ゲーテル・不完全性定理」吉永良正 ブルーバックス が 不完全燃焼（自分）。参考文献一覧を作成中
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ABC予想と不完全性定理の数学的な範囲と科学分類
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参考
誤差の評価が苦手（専門分野以外）制御(29) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cc3a50827b24ab80985f
数値計算と論理計算 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5ba139941bab3304674c
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<この項は書きかけです。順次追記します。>
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自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。
４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。
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＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
Este artículo es una impresión personal basada en mi experiencia personal. No tiene nada que ver con la organización o empresa a la que pertenezco actualmente.
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ver. 0.01 初稿 20250201
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