データ分析

食品製造変更の効果はあったのか、なかったのか

どの食品会社でも、ロス率が多く発生している製品の改善活動を行うだろう。実験的に製造方法を変化させて、製品の品質がよくなるかをどうか見ることがあるかと思う。

オーブンで焼いて作るある製品で、高さが規格範囲よりも低くなっていて、ロス品が多く発生している。これをどうにかするために改善を行うとしよう。

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母集団と標本、誤差を少なくするサンプリングについて

食品会社で、製品の規格値を調べたり、開発品の出来栄えを確認したりするときには、データをとる。つくった製品すべてのデータをとることができればよいが、その数量が多いと、途方もない時間と労力がかかってしまい、実行することが現実的に難しい。そのようなときには、標本抽出、また別名でサンプリングと呼ばれるものが活用される。

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食品のデータは正規分布する

正規分布は、中央が一番頻度が大きく、左右対称で滑らかで美しい形の分布だ。「平均値」と「中央値」と「最頻値」が同一でかつ中心となり、その中心から離れるにしたがいカーブしながら下線に近づいていく、富士山のようなきれいな形をしている。

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目的の無いデータ分析はNGです

品質管理の仕事で行う分析は、食品の重量やサイズの計測、その他の品質に関するのデータをとって、折れ線グラフや散布図などのグラフを作成し、確認する。

分析をするときに注意したいことは、目的の無い分析をしないことだ。分析をするときには、なぜその分析を行うのかを明確な言葉に落とし込んでおくべきである。

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データ分析をする前には数値の欠損や異常がないか確認する

品質管理の仕事をしていて、製品の重量やサイズの計測、また不具合品数の集計などを行い、データを分析することがあるだろう。データ分析の流れは、計測やデータ集め→集めたデータの入力→データの整理、分析、データの可視化、のようになる。

データをエクセルなどに入力する前に、データに関して確認すべきことがある。それは、

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相関関係と因果関係の違い

この記事は、相関関係と因果関係の違いについて書いたものだ。

品質管理の仕事では、問題の原因を調べたり、データを分析したりすることがある。相関関係と因果関係の違いを知っておくことが、その役に立つはずだと考えている。

・相関関係とは、一方が増えるともう一方も増える、一方が減るともう一方も減るという関係

・因果関係は、その名前の通り、ある2つの出来事が原因と結果で直接結びついている関係

である。

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加重平均の用途と計算方法

食品製造に関するデータを集めて分析する際には、平均値を出すことが多い。データを分析するときには、必ずといっていいほど平均値を出すものだ。

平均といっても、いくつかの種類がある。すべてのデータの値を足して、データ数で割って出すものが算術平均で、私たちがもっともよく使うものであるし、ふつう平均というとコレになる。

しかし算術平均だと、間違った値、間違った理解になってしまうことがある。そのときには、ほかの種類の平均値を使うことになる。

算術平均以外でよく使われる平均として、「加重平均」を紹介したい。

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