特性値（測定項目）は１ワークで、12か所あり、そのうち3か所で公差外（左図の赤いスマイリーマーク参照）が発生しているという状況でした。

ユーザの要望は下記のい2つありました。

• 1つずつの項目について個別にレポートを作成し、各測定値27回についても数値データグラフが欲しい。
• 公差外については直ぐに分かるよう表示して欲しい。

そこで、まず下記のようなレポートをQ-DAS標準テンプレートから選択しました。

トップにヘッダを付け、特性値毎に各数値の評価を、グラフと数値で表記するレポートを出力する事になりました。

12個の特性値（12項目の測定）があり、測定回数も多いため、１特性値毎に2ページが必要となり、合計24ページ（左図右上ページ数参照）のレポートが出力される結果となりました。

現場作業者から「ページ数が多く、公差外となっている特性値（測定箇所）を見つけるのに時間かかる。何ページも見なければならず、煩わしい。」という不満が出ました。縮小印刷すればページ数自体は減らせますが、それでは非常に見辛いレポートとなってしまうため、検討の結果、公差外のなかった測定については個別のデータを載せないようにして、ページ数減らすよう仕様を変更しました。

レポートの設定を変更し、測定データの中で公差外になったものだけを抽出するように設定を変更しました。

この作業はレポートの出力設定を一か所変更するだけでだったので、5分程で変更することができました。ページ数は12ページと半減しました。

ページ数は半減したものの、左図のように公差外が発生していない特性値についても数値図のを出力する為、「公差外が無いものについては紙がもったいないので、数値図も出さないようにして欲しい。」という更なる変更要望がありました。

そこで、今度は公差外のある特性値のみをレポート印刷時にデータベースから抜き出すクエリ（フィルタ）を作成し、レポートでそのクエリからだけデータを読み込むよう設定を変更したところ、公差外の発生している3つの特性値についてのみレポートが作成されるようになりました。結果として、最初24ページあったレポートは、必要な情報だけが凝縮された3ページのレポートに収まり、一目で、いつ、どの特性値の、何個目の加工で公差外が出たか直ぐに把握できるようになりました。

データ抽出用のクエリ作成や、レポートにクエリを適応する作業も、難解なSQL構文を記述したり、プログラムを作成する必要が一切無いため、15分程度で変更が完了しました。

このユーザはレポートを活用し、

①どの機械で、何時公差外が発生したか。

②どの種類のワークで公差外が発生しているか。

③何個目のワークで発生したか。

④どこの測定箇所により多く公差外が発生しているか

という、複数の情報を一目で把握できるようになり、このレポートをシフトの変わり目に作業引継ぎの報告書として使用することで、前のシフトで発生した問題の申し送りを、短時間で定量的に行えるようになり、生産効率がアップしました。