先日ある会社様へのコンサルで、「製品の品質が悪いので、製造工程の上流（投入材料、製造条件など）にもどって、工程条件と品質の関係を調べている」との相談を受けた。
お手伝をし始めたきっかけが品質工学や多変量解析であったため、そのようなツールを使ったデータ解析を行っているようだ。しかし、確認のためその活動の目的を聞いても、どうも腑に落ちない。どうもデータ分析が目的になってしまっているようだった。
そこで、こちらから「品質が悪い」というのは、具体的に以下のどのケースなのかを再度訪ねた（ここでは、企画の品質、すなわちその製品が売れるかどうかにかかわる品質は除外している）。
１）そもそも図面通りにものが作れず、適合品が十分にとれない問題（この場合、適合品が所定の機能、性能をもつことは前提にされていることが多い）
２）図面通りに作って、そのようになっていることも工程管理や検査によって確認しているにも関わらず、正常に機能するものが十分にとれない問題
３）上記をクリアして良品を出荷したにも関わらず、客先や市場でトラブルを起こす問題（出荷試験モレによる初期不良を除く）。
これらはそれぞれ原因が異なるし、責任部門も異なる。つまり、「品質が悪い」ということが具体的にどういうことなのかを、活動する本人たちがしっかりと認識していないと、正しい活動にならないし、品質がなかなか良くならないばかりか、かえって悪くなってしまう場合もあるだろう。医者が患者の病状を知らずに治療をするようなものである。一部のコンサルタントでも、このような区別があいまいな人もいるので注意が必要だ。
なお、製造工程についても信頼性の問題が重要であり、上記の設計に含まれる。すなわち工程で規定される5M要素（材料、人、機械設備、方法、計測）に逸脱（間違いや変化など）が生じたときの影響を事前に想定して、工程設計にその対策を講じておく設計である。この工程の信頼性設計のチェックの用いるのが工程設計FMEA（PFMEA)である。
２）は図面通りのものが機能しないのだから、製品設計の中の機能設計（少なくとも設計中央値で目的の機能を発揮する設計）の問題である。この設計ができていなければ、たとえ製造段階でばらつきなく図面通りに製造しても、目的の機能をもつ製品はつくれないことになる。このような設計が製造段階まで流出したのだから、機能設計がまずいだけでなく、それをチェックするためのしくみ（デザインレビュー、機能試験など）も不十分であるということだ。機能や性能の上限は、どのような技術手段を選ぶか（システム選択）でおおむね決まってしまうので、大本をたどれば、源流の研究開発の段階の活動の不十分、不備
も考えられよう。
なお、実際は製造でもばらつきが発生するため、設計中央値に適切な許容差をもうけて、その範囲の製造ばらつきが生じても機能する設計（許容差設計）も必要となる。その許容差の中でモノが作れるかどうかが１）の問題である。
３）は、良品（図面通りに作り、所定の社内試験や検査に合格したもの）が、市場（輸送、保管、使用のすべての段階）において、環境条件の違いや、ストレス、経時変化による劣化などの影響によって、故障（初期の機能や性能が低下、場合によっては完全に停止）する場合である。このような事態は、ユーザーの「これくらいの条件では使用できるだろう」「これくらいの年数は使用できるだろう」という暗黙の期待を裏切るので、クレームやブランドチェンジにつながる。
これに対する事後の対応は品証やCＳ部門などになるが、そもそもこのようなことが発生しないように責任をもつのは、製品設計のうち信頼性設計とよばれる部分である。２）で製品設計には機能設計が必要と述べたが、それに加えてこの信頼性設計が必須となる。このような設計が市場段階まで流出したのだから、信頼性設計がまずいだけでなく、それをチェックするためのしくみ（製品設計FMEA(DFMEA)、デザインレビュー、機能性評価、信頼性試験など）も不十分であるということだ。
冒頭の会社様の問題はおもに２）の問題であることがわかった。このように、現在起こっている「品質の問題」というのがどのような現象で、どこの工程（部門）の仕事に問題があるのかの根本原因をつきとめて対策を立案する必要がある。きわめて基本的なことだが、ちょうどそのような場面に遭遇したのでメモ程度に残しておく。
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