管理図とは｜工程のばらつきを見る作り方と読み方

2026年8月6日

＠SOHO編集部

この記事のポイント

✓中心線と管理限界線の意味
✓X̄-R管理図やp管理図などの種類の選び方
✓異常を見つける判定のルールまで例題つきで説明します

管理図を調べている人の多くは、品質管理の担当になって「工程が安定しているかを管理図で示して」と言われた人か、QC検定や情報処理の試験で用語として出会った人です。管理図とは、製品の寸法や不良の数のような測った値を時間の順に並べ、そのばらつきが「いつもの範囲」に収まっているかどうかを線で判断するためのグラフのことです。この記事では、中心線と管理限界線の意味、管理図の種類の選び方、数字を使った作り方、異常を見つける判定のルール、異常が出たあとの対応までを順に説明します。異常が見つかったあとの原因の調査と対策を複数人で分担して進めるときは、担当と期限を共有できるプロジェクト管理ツールのPinatecaのような道具を使う方法もあり、その使いどころも後半で触れます。

管理図とは何か

管理図とは、工程から定期的に取ったデータを折れ線グラフにし、そこに中心線と上下2本の管理限界線を引いた図のことです。中心線はデータの平均を表し、管理限界線は「工程がいつもどおりに動いていれば、データはほぼこの範囲に収まる」という境目を表します。点が線の外に出たり、並び方に偏りが出たりしたら、工程に何か普段と違うことが起きたと判断します。

ばらつきには2種類ある

管理図の考え方の土台にあるのは、ばらつきを2種類に分ける見方です。

1つは「偶然のばらつき」です。同じ機械で同じ材料を使い、同じ手順で作っても、製品の寸法は少しずつ違います。これは避けられない小さな揺れで、工程がいつもどおり動いている状態でも必ず生まれます。

もう1つは「異常によるばらつき」です。刃物がすり減った、材料の仕入れ先が変わった、作業者が交代した、といった特定の原因によって生まれる、いつもとは違う揺れです。

管理図の役割は、この2つを見分けることにあります。偶然のばらつきにいちいち反応して機械の設定を変えると、かえって工程が不安定になります。逆に、異常によるばらつきを偶然と見過ごすと、不良品が大量に出てから気づくことになります。管理限界線は、この2つの境目を統計の考え方で決めたものです。

管理限界線は「3σ」で引く

管理限界線は、中心線から上下に標準偏差の3倍の位置に引くのが基本です。標準偏差とは、データが平均からどのくらい散らばっているかを表す数字のことで、ギリシャ文字のσ（シグマ）で書きます。標準偏差の考え方は、総務省統計局のなるほど統計学園で、分散とあわせて基礎から説明されています。

c管理図の管理限界線は、統計学の3σ（シグマ）原理に基づいて設定され、正常な工程で99.7％の確率でデータが収まる範囲を示します。出典: cct-inc.co.jp

いつもどおりの工程なら、1,000回測っても線の外に出るのは3回程度という意味です。逆に言えば、点が線の外に出たときは「偶然にしては起こりにくいことが起きた」と考え、原因を探しに行きます。

規格の線とは別のもの

初めて管理図を作る人がよく混同するのが、管理限界線と規格の線です。規格の線とは、お客さまとの約束や図面で決められた「この範囲なら合格」という値のことです。管理限界線は、工程の実際のデータから計算した「いつもの範囲」です。

比べる点	管理限界線	規格の線
決め方	工程のデータから計算する	図面や契約で決める
意味	工程がいつもどおりかどうかの境目	製品が合格かどうかの境目
外に出たとき	工程に異常が起きた疑い	その製品は不合格

管理限界線の内側にあっても規格の外なら不良品ですし、規格の内側でも管理限界線の外に出れば工程に何かが起きています。管理図に規格の線を一緒に描くと読み違えの元になるため、別のグラフで見るのが一般的です。

管理図が今も使われる理由

管理図は100年近く前にアメリカで考え出された手法ですが、今も製造業の品質管理の基本の道具として使われています。情報処理推進機構（IPA）が公開しているITパスポート試験のシラバスでも、業務分析の手法の1つとして管理図の名前が挙がっています。

用語例　パレート図，ABC 分析，特性要因図（フィッシュボーンチャート），管理図，系統図，PERT（アローダイアグラム），クリティカルパス分析，最小二乗法，回帰分析，相関と因果，擬似相関出典: ipa.go.jp（ITパスポート試験シラバス）

製造業に限らず、ITを使う仕事に就く人なら誰もが知っておく基礎の分析手法として扱われているということです。

工場の外でも使われる場面

管理図は工場の道具と思われがちですが、繰り返し同じことをする仕事なら、どこでも使えます。

コールセンターで、1日あたりの平均の待ち時間が普段どおりか
事務の部署で、1日あたりの入力のミスの件数が増えていないか
Webサイトで、1日あたりの問い合わせの件数に異常な増減がないか
病院や薬局で、1日あたりの待ち時間や処方の確認の件数が安定しているか
物流の倉庫で、1日あたりの出荷のミスの件数が普段どおりか

どの場面でも、「今日は多かった」「今週は少なかった」という感覚だけで判断すると、偶然の揺れに振り回されます。管理図を使えば、対応すべき変化かどうかを、誰が見ても同じ基準で判断できます。

データがたまりやすくなった

もう1つの理由は、データが手に入りやすくなったことです。以前は検査員が手で測って紙に書き込んでいた値が、今は測定器やシステムから自動で記録されるようになりました。データがあっても、それを見る基準がなければ活用できません。管理図は、たまったデータを「今、手を打つべきか」の判断に変える手段として改めて注目されています。

管理図の種類と選び方

管理図にはいくつかの種類があり、扱うデータの性質で使い分けます。データは大きく2つに分かれます。

1つは「計量値」で、長さ、重さ、時間、温度のように、測って連続した値で表すデータです。もう1つは「計数値」で、不良品の数、傷の数、ミスの件数のように、数えて整数で表すデータです。

計量値の管理図

種類	使う場面
X̄-R管理図	1回に数個ずつ測る。最も基本の管理図
X̄-s管理図	1回に測る個数が10個程度より多いとき
X-Rs管理図	1回に1つしか測れないとき（1日1回の測定など）

X̄-R管理図とは、1回に取った数個のデータの平均（X̄、エックスバーと読む）と範囲（R、最大値と最小値の差）を、それぞれ別のグラフに描く管理図のことです。平均のグラフで工程の中心のずれを、範囲のグラフでばらつきの大きさの変化を見ます。2つを上下に並べて1組として使います。

計数値の管理図

種類	数えるもの	1回に調べる数
p管理図	不良品の割合	日によって違ってよい
np管理図	不良品の個数	毎回同じ
c管理図	傷やミスの件数	毎回同じ大きさの対象
u管理図	単位あたりの傷やミスの件数	対象の大きさが違ってよい

不良品の割合を見るのがp管理図、個数を見るのがnp管理図です。np管理図については、次のように説明されています。

np管理図とは、群の大きさ（サンプルデータ数）を示すnと不適合品率pをかけ合わせ、不適合品数npを算出してグラフにした図です。群の大きさであるnが一定のときに、不適合品数をもとに品質を管理するのに使われます。出典: backlog.com

「群」とは、1回に取るデータのまとまりのことです。毎日200個ずつ検査するなら、1日分の200個が1つの群になります。不適合品とは、規格に合わない製品、つまり不良品のことです。

迷ったときの選び方

選び方は、次の順に考えると迷いません。

測るデータか、数えるデータか
測るデータなら、1回に何個測るか（1個ならX-Rs、数個ならX̄-R、10個程度より多いならX̄-s）
数えるデータなら、数えるのは不良品か、傷やミスの件数か
1回に調べる数や対象の大きさが毎回同じか、違うか

迷う場合は、まずX̄-R管理図かp管理図から始めるのが無難です。この2つが最も広く使われており、教材や例も多くあります。

X̄-R管理図の作り方

ここからは、食品の袋詰めの工程で、1袋の重さを管理する例でX̄-R管理図の作り方を説明します。目標の重さは500グラムで、1時間ごとに5袋ずつ取り出して重さを量るとします。

手順1：データを集める

管理限界線を計算するには、少なくとも20〜25群のデータが必要です。この例なら、1時間ごとに5袋ずつ、20時間分を集めます。データを集める間は、工程の条件を変えずにいつもどおり動かします。

手順2：群ごとの平均と範囲を計算する

1群の5袋の重さが、500.4、499.6、501.0、500.2、499.8グラムだったとします。この群の平均は500.2グラム、範囲は最大の501.0から最小の499.6を引いて1.4グラムです。これを20群すべてについて計算します。

手順3：全体の平均を計算する

20群の平均をさらに平均したものをX̿（エックスダブルバー）、20群の範囲を平均したものをR̄（アールバー）と呼びます。ここでは、計算の結果、X̿が500.2グラム、R̄が2.0グラムになったとします。

手順4：管理限界線を計算する

管理限界線は、1群の個数ごとに決まっている係数を使って計算します。1群が5個のときの係数は次のとおりです。

係数	値（1群5個のとき）	使う場所
A2	0.577	平均のグラフの管理限界線
D4	2.114	範囲のグラフの上の管理限界線
D3	なし	1群6個以下では範囲の下の線は引かない

平均のグラフの線は次のように計算します。

中心線：X̿＝500.2グラム
上の管理限界線：500.2＋0.577×2.0＝501.35グラム
下の管理限界線：500.2 - 0.577×2.0＝499.05グラム

範囲のグラフの線は次のとおりです。

中心線：R̄＝2.0グラム
上の管理限界線：2.114×2.0＝4.23グラム
下の管理限界線：引かない

手順5：グラフに描いて点を打つ

横軸に群の番号（時刻）、縦軸に平均または範囲を取り、計算した3本の線を引いて、20群の点を打ちます。上下に平均のグラフと範囲のグラフを並べ、横軸をそろえると、同じ時刻に平均と範囲の両方で何が起きたかを見比べられます。

手順6：最初の線を見直す

最初に集めた20群の中に、管理限界線の外に出た点があれば、その時刻に何が起きたかを調べます。原因が分かった点は外して、管理限界線を計算し直します。こうして「いつもどおりの工程」のデータだけで引いた線が、その後の管理に使う線になります。原因が分からない点は、外さずにそのまま残します。

計数値の管理図の作り方

不良品の数やミスの件数を扱う管理図も、考え方は同じです。

p管理図の例

毎日200個を検査し、20日間の不良品の割合の平均が3%だったとします。このとき、p管理図の線は次のように計算します。

中心線：3%
標準偏差：√（0.03×0.97÷200）＝約0.0121
上の管理限界線：0.03＋3×0.0121＝約6.6%
下の管理限界線：計算すると0より小さくなるため引かない

ある日の不良品の割合が7%だったら、上の管理限界線の6.6%を超えているため、その日の工程に何か異常が起きた疑いがあると判断します。一方、5%の日は普段より多く見えても、管理限界線の内側なので偶然の揺れの範囲です。この見分けが、管理図を使う意味です。

1日に検査する数が日によって違う場合は、その日の数を使って日ごとに管理限界線を計算し直します。そのため、p管理図の線は階段のような形になります。

c管理図の例

c管理図は、傷やミスの件数そのものを数える管理図です。例えば、1日あたりの書類の入力ミスの件数を記録し、20日間の平均が4件だったとします。c管理図では、件数の標準偏差を平均の平方根で求めるため、計算は簡単です。

中心線：4件
上の管理限界線：4＋3×√4＝10件
下の管理限界線：4 - 3×√4＝ - 2件となり0より小さいため引かない

1日に11件のミスがあった日は、上の管理限界線を超えているので、原因を調べに行きます。c管理図は、次のような使われ方もしています。

c管理図により、包装機1台あたりの1時間ごとの不具合発生数を継続監視することで、設備の調子や作業者のスキルレベルが数値で把握できるようになりました。出典: cct-inc.co.jp

管理図の読み方と異常の判定ルール

管理図を描いたら、点の並び方を見て工程の状態を判断します。点が管理限界線の外に出たときだけが異常ではありません。線の内側でも、偶然にしては起こりにくい並び方は異常のサインとして扱います。

代表的な判定のルール

多くの教材や規格で使われている判定のルールは、次のようなものです。中心線と管理限界線の間を3等分し、中心線に近いほうから1σ、2σ、3σの帯として考えます。

ルール	点の並び方	疑われること
1	1点が管理限界線の外に出る	突発的な異常
2	中心線の同じ側に9点続けて並ぶ	工程の中心がずれた
3	6点続けて上がり続ける、または下がり続ける	刃物のすり減りなど少しずつ進む変化
4	14点続けて交互に上下する	2種類の材料や機械が交互に混ざっている
5	3点のうち2点が2σの外側にある	中心のずれの始まり
6	5点のうち4点が1σの外側にある	中心のずれの始まり
7	15点続けて1σの内側に収まる	データの取り方の誤り、または工程が良くなった
8	8点続けて1σの内側に1点もない	2つの異なる状態が混ざっている

最初からすべてのルールを使う必要はありません。始めのうちは、1（線の外に出る）、2（同じ側に続けて並ぶ）、3（上がり続ける・下がり続ける）の3つを見るだけでも、多くの異常に気づけます。ルールを増やすほど、本当は異常でないのに異常と判断する回数も増えるため、職場で使うルールを決めて文書にしておきます。

安定している状態の見え方

工程が安定しているときの管理図は、点が中心線の上と下にほどよく散らばり、管理限界線の近くに点が来ることはまれで、目立った規則性がありません。この状態を「統計的に管理された状態」と呼びます。点が管理限界線の内側にあっても、まだ安心はできません。前の章で触れたように、管理限界線と規格の線は別物です。安定しているのに不良品が出続けるなら、工程そのものの実力が足りないということで、機械や手順を見直す必要があります。

平均と範囲の両方を見る

X̄-R管理図では、平均のグラフと範囲のグラフを必ずセットで見ます。範囲のグラフで点が上の線を超えた場合は、群の中のばらつきが急に大きくなったことを示します。範囲が大きくなると平均のグラフの読み方も変わるため、先に範囲のグラフを確かめ、範囲が安定していることを確かめてから平均のグラフを読むのが基本の順番です。

異常が出たあとの対応の流れ

管理図で異常を見つけても、そのあとの対応が決まっていなければ意味がありません。異常が出たときの流れを、あらかじめ決めておきます。

手順1：記録する

異常が出た時刻、点の値、そのときの作業者、使っていた機械と材料、周りで起きていたことを、すぐに記録します。時間がたつと、何が起きていたのかを誰も思い出せなくなります。管理図の紙やファイルにも、異常の点の横に短いメモを書き込んでおくと、あとで図を見返したときに、どの点で何が起きたのかがすぐに分かります。

手順2：止めるかどうかを決める

異常の程度によっては、工程を止めて調べます。どの程度なら止めるのかを、事前に決めておきます。例えば「管理限界線の外に出たら、班長に連絡して止める」「同じ側に9点続いたら、休憩の時間に点検する」のように、ルールごとに対応を決めます。

手順3：原因を探す

原因の候補を洗い出します。品質管理では、作業者、機械、材料、作業の方法の4つの観点から探すのが基本で、それぞれの頭文字を取って4Mと呼ばれます。特性要因図（魚の骨の形の図）を使うと、候補を漏れなく並べられます。

手順4：対策を打って確かめる

原因が分かったら対策を打ち、そのあとのデータを管理図に描き続けて、点が元の状態に戻ったかを確かめます。1回の確認で安心せず、少なくとも数日から数週間は様子を見て、同じ異常が繰り返し出ないかを見届けます。対策のあとに工程の状態が大きく変わった場合は、新しいデータで管理限界線を引き直します。

対策の担当と期限を共有する道具

異常の原因の調査と対策は、製造、品質保証、設備の保守など複数の部署にまたがることが多く、誰が何をいつまでにするかを共有する仕組みが必要になります。件数が少ないうちは、表計算のファイルで十分に回せます。一方で、調査の作業を何人かで分担し、写真や測定の記録を添えて進み具合を共有したい場合は、プロジェクト管理の道具が役立ちます。

候補の1つがPinatecaです。公式サイトによると、カンバン、ガントチャート、カレンダー、リストなど8種類のボードとチャットが無料プランから使え、カードごとにコメントを付けたり、カスタムフィールドで項目を追加したりできます。5人までのチームなら期限なしで無料で、ボードは10個まで作れます。6人目、または11個目のボードからはスタンダードプランで、料金は1人あたり月額500円（年払いなら1人あたり月額400円、税抜）です。例えば「異常の記録」「原因の調査中」「対策の実施中」「効果の確認中」「完了」の5つの列を作り、異常が出るたびにカードを1枚作って担当と期限を付ければ、どの異常の対応が止まっているかを1画面で確かめられます。カスタムフィールドに「発生した工程」や「判定のルールの番号」を追加しておくと、あとで同じ種類の異常を探すときに役立ちます。なお、Pinatecaは管理図を描いたり管理限界線を計算したりする道具ではなく、対応の作業の分担と進み具合を共有するための道具です。Pinatecaは、@SOHOを運営する株式会社ライフスケープが開発・提供しています。

工程能力指数とのちがいと組み合わせ方

管理図とよく一緒に使われるのが、工程能力指数です。工程能力指数とは、工程のばらつきの大きさが、規格の幅に対してどれくらい余裕があるかを表す数字のことで、CpやCpkという記号で書きます。

2つは問いが違う

管理図が答えるのは「工程はいつもどおり動いているか」という問いです。工程能力指数が答えるのは「いつもどおりに動いたとき、規格に収まる製品を作れる実力があるか」という問いです。前の章で触れた管理限界線と規格の線の違いが、そのまま2つの道具の違いになっています。

Cpの計算と目安

Cpは、規格の幅を、標準偏差の6倍で割って求めます。たとえば、規格が500グラムから上下2グラム、つまり498グラムから502グラムまでで、工程の標準偏差が0.5グラムなら、Cpは4グラム÷（6×0.5グラム）で約1.33になります。

一般に、Cpが1.33以上なら工程の実力は十分、1.00以上1.33未満なら注意が必要、1.00未満なら不良品が出続けるおそれがある、と判断される目安がよく使われます。ただし、どこを合格の線にするかは、業界やお客さまとの取り決めによって変わります。Cpkは、工程の平均が規格の真ん中からずれている分も考えに入れた指数で、平均がずれるほどCpより小さくなります。

使う順番

工程能力指数は、工程が安定していることを前提に計算します。管理図で異常が出ている工程のデータで計算しても、意味のある数字になりません。順番は、まず管理図で工程が安定していることを確かめ、そのうえで工程能力指数で実力を測る、です。実力が足りないと分かったら、機械や手順を見直してばらつきを小さくし、再び管理図で安定を確かめます。

ほかのQC七つ道具との使い分け

管理図は、品質管理で使われる「QC七つ道具」の1つです。QC七つ道具とは、数字のデータを整理して問題を見つけるための7つの基本の手法のことで、管理図のほかに、パレート図、特性要因図、ヒストグラム、散布図、チェックシート、グラフ（層別を含める場合もある）が挙げられます。

道具	主な役割	管理図との組み合わせ方
チェックシート	データを漏れなく集める	管理図に描く元のデータを記録する
ヒストグラム	ばらつきの形を見る	管理図で安定を確かめたあと、分布の形を見る
パレート図	問題の大きい順に並べる	どの工程から管理図を作るかを決める
特性要因図	原因の候補を洗い出す	管理図で異常が出たあと、原因を探す
散布図	2つの数字の関係を見る	異常の原因の候補と、測った値の関係を確かめる

流れとしては、パレート図で不良品が最も多い工程を選び、チェックシートでデータを集め、管理図で工程の状態を見張り、異常が出たら特性要因図と散布図で原因を探す、という使い方になります。管理図だけで品質の問題が解決するわけではなく、ほかの道具とつなげて初めて改善の流れが回ります。

チェックシートの作り方で管理図の質が決まる

管理図の元になるデータは、チェックシートで集めることが多くなります。このとき、記録する項目が足りないと、異常が出たあとに原因を探せません。測った値だけでなく、測った時刻、測った人、使った機械の番号、材料のロット番号（同じ時期に作られた材料のまとまりを表す番号）を書く欄を設けておきます。あとから「機械ごと」「材料のロットごと」にデータを分けて管理図を描き直すと、異常がどの機械や材料に偏っているかが見えてきます。データをこのように条件ごとに分けて見ることを「層別」と呼び、原因の手がかりをつかむための基本の考え方です。

新QC七つ道具との違い

名前の似た「新QC七つ道具」もあります。こちらは、親和図やアローダイアグラムのように、数字にしにくい言葉の情報を整理して計画を立てるための道具の集まりです。管理図のように数字のデータを扱うQC七つ道具とは、役割が分かれています。

Excelで管理図を作るときのこつ

管理図は、専用のソフトがなくてもExcelやGoogleスプレッドシートで作れます。

表の作り方

1行に1群のデータを並べ、右の列に平均、範囲、中心線、上の管理限界線、下の管理限界線を計算する列を作ります。中心線と管理限界線の列は、どの行にも同じ値が入るようにします。こうしておくと、折れ線グラフを作るときに、データと線を1つのグラフにまとめて描けます。

関数の使い方

平均はAVERAGE関数、範囲はMAX関数からMIN関数を引いて求めます。全体の平均や範囲の平均は、それぞれの列をAVERAGE関数で平均します。係数は別のセルに入れておき、そのセルを参照して計算すると、1群の個数を変えたときにも直しやすくなります。

線を固定しておく

新しいデータを追加するたびに管理限界線を計算し直す作りにすると、異常なデータまで線の計算に含まれてしまい、異常に気づけなくなります。最初の20〜25群で計算した線の値を固定しておき、新しいデータはその線に照らして判断します。線を引き直すのは、工程を大きく変えたときや、対策を打って工程の状態が変わったときだけです。

よくある失敗

Excelで作るときに多い失敗は、次の3つです。

規格の線と管理限界線を同じグラフに描き、どちらを見ればよいか分からなくなる
縦軸の範囲を自動にしたため、データによって目盛りが変わり、ばらつきの大きさを見誤る
測定した順番ではなく、日付を並べ替えた順番で描いてしまう

縦軸の範囲は、管理限界線より少し広い範囲に固定しておくと、毎回同じ見え方で比べられます。

事務の仕事で試すときの例

工場がない職場でも、管理図を試すことはできます。例えば、経理の部署で1日あたりの請求書の入力のミスの件数を記録し、c管理図を作ってみます。最初の20営業日で平均と管理限界線を計算し、そのあとは毎日1点ずつ打っていきます。月末に件数が増えるなら、それが管理限界線の内側に収まる普段どおりの増え方なのか、線を超える異常なのかが分かります。線を超えた日に、入力の担当者が普段と違った、締めの日が重なった、といった事情を書き添えておくと、半年ほどで「どんなときにミスが増えるか」の傾向が見えてきます。

管理図を使いこなす人が求められる仕事

最後に、管理図を扱える力が、仕事を受ける側にとってどんな意味を持つかを整理します。

フリーランスや在宅ワークの仲介を20年以上運営してきた立場から見ると、データを扱う仕事で長く頼られる人は、グラフを作る作業そのものより「このデータから何を判断すればよいか」を相手の言葉で説明できる人です。管理図であれば、線の外に出た点を指して「この日に何があったか確かめましょう」と言える人は、現場から重宝されます。仲介の手数料が乗らない直接の取引なら、同じ予算で発注者はより多くの作業を頼め、受け手の手取りも厚くなります。

製造の現場のデータを集めて見える形にする仕事は、生産管理の仕組みの導入と一緒に頼まれることが多くあります。中小製造業のDX推進｜生産管理SaaS比較2026｜補助金活用の完全ガイドでは、中小の製造業が生産管理の仕組みを選ぶときの比べ方と、補助金を使った導入の進め方を扱っています。測定器や生産管理の仕組みから自動でデータを集め、管理図を画面に表示する仕組みを作るなら、アプリケーション開発のお仕事が近い分野です。

統計の手法を使ってデータを読み解く力は、研究の分野でも生きます。研究者の年収・単価相場では、研究職の働き方ごとの収入の目安と、研究の経験を生かせる仕事の幅を紹介しています。工程のデータの分析を、AIを使って効率よく進める仕組みづくりを支援する仕事なら、AIコンサル・業務活用支援のお仕事で、業務にAIを取り入れる支援の中身と必要な知識を紹介しています。

管理図は、20群のデータとExcelがあれば今日から作れます。まずは手元の工程や業務から1つの数字を選び、毎日同じ時刻に記録するところから始めてみてください。

よくある質問

Q. 管理図を作るにはデータが何個あればよいですか？

管理限界線を計算するには、少なくとも20〜25群のデータを集めるのが目安です。X̄-R管理図で1群を5個にするなら、合計で100〜125個の測定値が必要です。群の数が少ないと、計算した線が工程の本当の姿を表さないことがあります。データを集める間は、工程の条件を変えずにいつもどおり動かします。

Q. 管理限界線と規格の線はどう違いますか？

管理限界線は、工程の実際のデータから計算した「いつもの範囲」で、外に出たら工程に異常が起きた疑いがあると判断します。規格の線は、図面や契約で決めた合格の範囲で、外に出た製品は不合格です。管理限界線の内側でも規格の外なら不良品になるため、2つは別のものとして扱い、別のグラフで見るのが一般的です。

Q. 管理図の種類はどうやって選べばよいですか？

まず、扱うデータが測るデータ（長さや重さ）か、数えるデータ（不良品の数やミスの件数）かで分けます。測るデータで1回に数個ずつ測るならX̄-R管理図、1個だけならX-Rs管理図です。数えるデータで不良品の割合を見るならp管理図、傷やミスの件数を見るならc管理図かu管理図を使います。迷ったらX̄-Rかpから始めます。