第1回:品質工学について学ぶ

こんにちは ” (‘ω’) かず まなぶ ”です。

今日は品質工学について学ぶ機会がありましたので皆さんに情報をシェアしたいと思います。

覚えたことはすぐアウトプット。

”  知っている ” から ” できる ” になるためには絶対に必要な儀式です。

全体としては ” ロバスト設計 ” をやっていこうというセミナーでした。

ロバスト設計とは ”どういうこと” で、それが出来ると ”どんないいこと” があるのでしょうか。調べてみました。

ロバスト性:外乱の影響によって変化することを阻止する内的な仕組み。

ロバスト設計:外乱、ノイズ、劣化、使用条件変化、ばらつき、誤差要因があったとしても、製品の性能を大きく落とすことがないように設計する手法。

一言で言うと ” ノイズに強い頑強な設計 ” 

これができると ” 性能の高い製品 ” を ” 安い部品 ” の組み合わせで作ることができます。

つまり、”儲かります”。

皆さんお金は好きでしょうか。(私は大好きです。)

ケーススタディ: ブラウン管のテレビ 昭和か!

市場クレーム:なんか画面が暗いんですけど。

①機械のばらつき=テレビの明るさ

②お客様の損失=ブラウン管の修理費用 2万円

この情報からロバスト設計手法を用いて解決策を導き出しましょう。

まず、テレビの明るさというものはブラウン管に対する入力電圧のばらつきに依存します。

クレームの発生件数を調べると85V以下、135V以上になるとクレームが急増します。

設計中心を110ボルトとして±3V(下限107V、上限113V)にしています。

なので安全率も見込んであるわけですし普通に考えたらクレームなんて起こらないはずなんですが一体何が起こってるんでしょうか。

経済的損失の評価=損失関数

損失カーブというものを考えます。下に凸の二次曲線です 。L=k(y-m)^2

※なんかテイラー展開から導き出されるとか言ってましたけれども、どう見てもただの2次曲線です。

横軸が入力電圧、縦軸がお客様の損失です。

今テレビを見ることができない状況なのでそれを修理するために2万円かかるとしましょう。

A0:お客様の損失 2万円

k:2次曲線的にこの係数は k = A0 / (Δ)^2 なのでクレームが増大する135ボルト(中心110Vから25V離れている)では

  k=32 [円/V^2]になります

L:設計生産では±3ボルト未満を良品としていますから、不良品が発生したときの損失は

  L=k(y-m)^2=32*3^2=228円

意外に小さいでしょうか?そうです。こうじゃない(らしい)のです!!

===正しい やり方

あるべき y の値を2次式から逆算してみます。

いま、損失Lを100円に抑え込みたいと考えた場合。※こういうふうに考えるものらしい。

y= m±√(L/k)  m=110±√(100/32)=110+1.77 V

あれ?±3Vでは達成していないってことになりますね。

現時点での疑問点:なぜ損失を228円ではなくて100円にしなくっちゃと考えたのでしょうか228円ではなぜダメなのですか?

===安全係数Φ

安全係数 Φというものを考えるようです

Φ=√A0/L= √20000/100=14

2次関数的に考えると Φ=25V/1.77V もまた =14です

あくまで損失を100円にしなくっちゃと考えた結果です。

大事なことなのでもう一度言います。なぜ100円にしなければならないのか・・・。

===話を進めます

最初から110 V を狙った設計はまずいとしきりに言っていました。

ちょっと理解できません。開発者は110 V が最適であるという結論を出してるわけですから110 V になるように設計をするというのは当たり前のことだと思います。

ここでパラメーター設計という考え方が新たに出てきます。

設計を2段階に分けます。

性能レベルが違う3つの部品を用意しましょう 。それぞれの部品のばらつきを確認しましょう。 その値をどうにかしてどうにかすることによりどの部品を使ったら性能に影響が出にくいのかが分かります。SN 比が大きくなるように選択するようです。

この辺は早口で全然わかりませんでした。

この時点でどの部品を選択したら影響が出ないかわかるとのことです。

しかし、大事なことは、まだこの段階では必要な品質レベルには到達していないということです。

第2段階として今度はどの部品を使ったら目標値に到達するか選んで行きます。

この辺はもう完全に何を言ってるか、わからない状態です。

その他

公差設計がどうとか、3σがどうとか、無数の選択肢から安いものを使って良いものを作ることこそが品質工学だ、とか設計というものは設計だけではなく製造や物流だって入るんだよとか、機能を与えることによって品質が生まれるが、それは設計者がするんだよとか。

品質工学は経済的に品質を作り込むんだよとか、品質は社会に与える損失をお金で考えるんだよとか、品種は真似できても品質は真似できないようとか、無数の選択肢の中から安いものを使って良いものを作るのが、品質工学とか。

FMAの練習に自分の一日の事細かに分解して、理想の工程と比較するとか、 SN 比とか要因効果図を作るよ、とかいろいろあったけれども、それは当該セミナー第2回目以降にガチでやるそうです。

推定値って何だ、 デシベルって何だ。

今はまだこんなレベルですが全6回か7回にわたって行われる、このセミナーが終わった時点では、完璧に自分のものになっていることを期待してやっていこうと思います。

さいごに

品質工学についてよくまとまった資料を見つけましたのでリンクをシェアさせていただきます。最後まで見てくださった方、ありがとうございました。

第 1 章 品質工学の考え方 – 一般社団法人 日本鋳造協会

次回 第2回目は 2週間後 9月14日くらいを予定しています。

どこまで、モノにできるか、ご期待ください!!

圧倒的:Pythonを紹介します。

こんにちは、” (‘ω’) かず まなぶ。  ” です。

本日は、人生を圧倒的に楽しく過ごすツールとしてPythonを紹介したいと思います。

Python とは Google や Microsoft のような世界企業が標準言語として使用しているプログラミング言語です。

従来からweb開発、ソフトウェア開発に使われてはいましたが、近年目覚ましい発展を遂げているAI(人工知能)、ディープラーニング(機械学習)といった最先端のデータサイエンス において成功し 、爆発的に人気が高まっている、今注目の言語です。

さらに最近ではプログラマーでない方々、非エンジニアはおろか、一般事務職の方々が Python を使い始める事例が増えてきました。

  • 会社員の方であれば毎日の定型業務 。
  • 生産性のない誰でもできる繰り返し作業。

どんな職場にも一つや二つあると思います。

それを Python を使って自動化させれば、退屈な作業から解放され、自分の時間を自分だけしかできない有意義で価値の高いことに割り当てることができます。

ではなぜ Python なのでしょうか。Java とかC言語もあるし今までだってエクセルとか VBA を使ってそれなりの事を出来たじゃないか、と思う方もいらっしゃると思います。

Python には他の言語よりも優れた様々な利点があります。

Python は文法がとても簡潔で習得が簡単、いい意味で文法に制約が強く誰が書いてもだいたい同じようなコードになるという特徴を持っています。

これは他人が書いたコードでも何が書かれてあるか短時間で理解でき、自分のものとすることができ、再利用が可能であるということになります。

さらに Python には未来があります。

猛烈な勢いで増加する多種多様なライブラリー(モジュール)、 そしてコミュニティの大きさが Python の利便性を加速させます。

この勢いに乗って今から Python を学べば、退屈な作業から解放され創造的で豊かな時間を過ごし、また、来るべき AI 時代においても、AI を恐れるのではなく、AIを上手に使う側に立つことができるのではないでしょうか。

みなさんは、AIに使われる側と 使う側 どちらがお好きでしょうか。

=== 次回予告 ===

次回は Python の学び方ついて師匠に伺ってまいりましたので皆さんに情報をシェアしたいと思います。

最後まで見てくださいまして、ありがとうございました。

(‘ω’) かず まなぶ。