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2008年11月12日 (水)

【定量的品質予測のススメ】測定単位フラクタル

P44「(3)潜在誤り予測(後工程)」において、「組織的に統計処理したデータやモデルの活用は有効であるが、自部門や事業分野ごとのデータを蓄積し、統計処理やモデル化したものを活用した方が予測精度は向上する」とある。

これを読んで合点がいくであろうか。

「組織的に統計処理したデータやモデルの活用は有効であるが、「自部門や事業分野ごとのデータを蓄積し、統計処理やモデル化したものを活用」は、「組織的に統計処理したデータやモデルの活用」例ではないのか。

それとも「自部門や事業分野」は「組織」ではないというのだろうか。

おそらく、「組織的に統計処理したデータやモデル」でいう「組織」は、「自部門や事業分野」の上位概念例えば全社、更にはSI業界をイメージしているのであろう。

しかし、これを素直に読んで理解するのは難しいであろう。

加えて、この論法が成り立つのであれば、次の記述がなぜないのかということにはならないか。

すなわち、「自部門や事業分野に統計処理したデータやモデルの活用は有効であるが、個々のシステムごとのデータを蓄積し、統計処理やモデル化したものを活用した方が予測精度は向上する」という記述。

これを繰り返せば、予測精度向上のフラクタル論法が成り立ってしまう。

しかし、だからといって、「ソースごとに統計処理したデータやモデルの活用は有効であるが、個々のステップごとのデータを蓄積し、統計処理やモデル化したものを活用した方が予測精度は向上する」は直感的に成り立たない気がするであろう。

ところが、P11「2.2.1 測定単位(品質管理単位)」において「測定単位を細かくして品質データ(欠陥数等)を測定することにより、詳細な品質管理、分析を行うことができる」と書かれている。

本書は、「ソースごとに統計処理したデータやモデルの活用は有効であるが、個々のステップごとのデータを蓄積し、統計処理やモデル化したものを活用した方が予測精度は向上する」と信じているのであろうか。

定量的品質予測には、適切な測定単位と測定対象範囲がある。
細かいメモリの物差しで測定できるからと言って、測定対象がそのメモリ以上の揺らぎを内包もしくは許容するのであれば、物差しの限界を追求する必要はない。

精緻なハカリを持っているからと言って、「塩ひとつまみ」って、何ミリグラムのことですかと聞く人はいない。
なぜなら、そもそも味をつける対象が、にんじん中二本とかいうアバウトさなのだから。

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