慢性不良の要因の一つが偶然のばらつきであることを、アルミダイカストの例で前回説明しました。その例では11の因子を自動測定しており、すべてが規則性を持たずばらついていました。影響の大きい因子の数が絞り込めたならば、次は数値（データ）解析を試みることになります。
フィルムコンデンサーはアルミを蒸着した樹脂のフィルムを2枚上下にずらして重ね、丸めて両端にリード線を取り付けエポキシ樹脂をコーティングして作られていました。最大の慢性不良は「容量不良」で全体の半数を占めていて、そのため最終工程で全数容量測定をしていました。±〇〇μFという規格は許容範囲が大きい程等級が低く評価されます。長い間慢性不良とあきらめていたのは、この品質特性を決める因子がたくさんあり、かつ管理が出来ない（ばらつきがランダムに発生する）と思われていたからです。
ところが1つずつ実際の各因子のばらつきそれぞれ100データを測定してみると、樹脂の比誘電率のばらつきはほとんど測定誤差レベルであることがわかりました。アルミの蒸着厚みもまったく問題なかったのです。
最終的に「面積」が残りましたので、100個の製品を壊して測定したところ、フィルムのズラし幅とフィルムの巻長が両方とも大きくばらついていることが分かりました。ばらついている因子がわかれば改善は大きく前進です。
驚くべきことに、製造規格にこのズラし幅と巻長の許容範囲が規定されていました。先人はその重要性を知っていたのでしょう。しかしまったく伝えられていませんでした。これによってその後のデータ解析は楽になりました。
「面積＝ズラし幅×巻長」であり、面積はきれいに容量値と比例関係にありました。今までは段取り時に数個壊して（ばらして）測定してOKを出していたので、この2つの因子は大きくばらつくことは無いと考えられていたのです。
巻き工程の係長は、...
偶然のばらつきと思っていてもそのばらつきの大きさを調べて、ばらついている要因を見つけることができれば、数値解析が有効になります。問題が分かれば半分以上解決したも同じで、あとは対策を考えだけですね。