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品質工学会 Kazzの品質工学特集
品質工学に関するご意見やご質問を自由にお書きください。

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5985.バーチャル設計再考 返信  引用 
名前:kazz@管理人    日付:2017年7月3日(月) 19時35分
スレッド5948でも述べたことであるが、今回の大会でも数件のVPDの発表があった。
大会で新しい提案があることは賛成であるが、VPDについては理解できないのである。
システム選択の段階でデザインレビューを行うときに、専門家が数人集まってテーマに対して意見を出すことは賛成である。
発表テーマを見ると制御因子や誤差因子の選択に問題があるのである。
テーマが決まった後で、目的機能を満足する最適なシステムを考案して、使いやすさや加工しやすさや機能や性能に対して制御因子を提案する場合に試行錯誤のアブダクション思考でパラメータ設計を行う場合に活用するのならよいと考えている。



5986.Re: バーチャル設計再考
名前:kazz@管理人    日付:2017年7月10日(月) 15時34分
大会で銀賞を受賞した「バーチャル設計を用いた、金型の形状合わせ技術の向上」以外に3件バーチャル設計の論文があるが中には、バーチャル設計批判の論文も1件存在する。
銀賞の論文については検討の上意見を述べる。

マツダは兼ねてからボディのデザインでは素晴らしいことでは有名であるが、「魂動デザイン」に忠実な再現を狙って、板金の曲げ加工の技術開発が行われた後で、目的機能について商品(ボディ)の形状に合わせこみのチューニング設計においてCAEと実機の形状を一致させるために、しわやダイR曲げ角度の精度改善するために設計と製造の技術者9名でバーチャル設計を行った事例であるが、今までであれば、制御因子と誤差因子を決めてパラメータ設計を行うのが普通である。
チューニング設計だから感度(形状寸法)だけであるので、機能性評価になっていないことが問題である。

詳細なデータを見ないと判断できないのだが、バーチャル設計で望小特性で、詳細なチューニング設計でCAEの目標値への合わせこみができるとは考えられない。バーチャル設計ではCAEと実機の合わせこみをどのようにするのか理解できない。

5982.QES大会の発表テーマの感想 返信  引用 
名前:kazz@管理人    日付:2017年7月2日(日) 9時5分
今回の大会は欠席したが、関西QE研究会で事例の発表を聞いた範囲で感想を述べる。
紙送りの事例であるが、システムありきで、紙送りの評価を望小特性で行って問題解決を行ったのであるが、紙が空中を飛んである位置に収まることが問題でパラメータ設計を行ったのである。
まず第一の問題は、紙送りが不安定で機能性評価ができないシステムなのである。既存のシステムの場合、仕方がないので品質問題の解決をせざるを得ないのである。パラメータ設計を行う前に、既存のシステムではなく、入出力で機能性評価ができるシステムを選択することが大切なのである。
田口玄一先生は、システム選択は品質工学の問題ではない。技術力が試される段階なのである。

最近の発表事例では。従来システムの改善に「パラメータ設計」を行っている事例が多いのである。
田口先生は常々、パラメータ設計はWork(作業)に過ぎない。大切なことは、その前に、先行性・汎用性の高い技術開発(Research)で、機能性評価を行うことである。と仰っていたはずである。
商品開発と技術開発を分けて、技術の棚を作ることを強調されていたのである。その段階では、理論的な演繹法ではなく、アブダクション思考の機能性評価が大切なのである。
最近はそのことが軽視され、安易な問題解決に傾いてきたことが問題ではないだろうか。
ISO国際規格が制定されたが、機能性評価は採用されずパラメータ設計だけになったことは残念なことである。機能性評価はノイズの選択が大切であるから、規格化は困難だということだろうが、品質工学会が中心になって、商品や技術レベルでノイズの制定に努力することが大切ではないだろうか。

http://kaz7227.art.coocan.jp



5983.Re: QES大会の発表テーマの感想
名前:kazz@管理人    日付:2017年7月2日(日) 13時17分
追伸
システムの機能性を考えるのではなく、機能性の高いシステムを考案することが大切である。
田口先生が「自動車の殿堂入り」されたとき日本で講演会が行われたが、会場の参加者から「システム設計で品質工学は活用されるのですか」と質問されたとき、「原さんは顧客が満足する200のシステムを考えて
その中から3つのシステムを選んでパラメータ設計で最適システムを決めている」と答えておられた。
私は恐縮したが、200個もシステムを考えることはなかったが、S(ソフト)-H(ハード)変換方式で、顧客の要求機能を分析して10個くらいのシステムから使い易さや加工易さやコストや機能や性能などの面から選んだシステムをパラメータ設計で最適化したのである。
田口先生は大会の講演の中で「原さんは画家だから」ということも仰っていたが、スケッチするとき何を描きたいかを考えて、どの範囲まで選んで描きたいところから描くのだが、デッサンそのものがシステム選択に相当し、彩色は二の次の作業でパラメータ設計に相当するのである。


5984.Re: QES大会の発表テーマの感想
名前:kazz@管理人    日付:2017年7月2日(日) 21時16分
追伸3
品質工学を国民に理解して貰うためには、国民が分かる形で示す必要がある。
例えばスマホやPCに使われている充電器やコンデンサーなどの電気素子やTVなどの電気商品について機能性評価で市場品質の優劣を示すことで消費者に品質工学を分かってもらうことが一番だと考えている、
また、原発問題で社会損失の最小化を訴えることなど、社会的問題について理解させることが普及の早道だと考えている。
品質工学が難しいとか普及しないと嘆く前に、SN比や損失関数を用いて経済的尺度でトラブルの大きさを知らしめることが大切だと考えている。

http://kaz7227.art.coocan.jp

5981.「最適解」の誤解 返信  引用 
名前:kazz@管理人    日付:2017年6月26日(月) 9時43分
昨日のテレビ番組で「最適解」が話題になっていたが、世間では意外にこの言葉を知らない人が多いらしいのである。例えば、A点からB点に行く場合、「どの道が最短距離か」など理論的に考えて最適解を求めることが普通であり、答えは一つしかないのである。
品質工学を学んだ人であれば答えは一つではないと考えるのが普通である。ユークリッドの距離で考えれば答えは一つしかないのであるが、ノイズを考えて経済性を考えたり、マハラノビスの距離で考えれば一つではないのである。
タカタが更生法を申請したが、いきなり倒産するのではない。理由は世界にエアバックを作っている企業は三つしかないから、自動車を製造している企業から見た場合、倒産されては困るのである。
科学的思考の最適解は一つしかないが、技術的経済的思考の最適解は無数にあるのである。

http://kaz7227.art.coocan.jp

5979.戦後の経済発展と品質工学の役割 返信  引用 
名前:kazz@管理人    日付:2017年6月8日(木) 15時44分
1945年後の日本の経済発展はアメリカのデミング博士の指導による品質管理の発展によることはだれも疑わない事実である。当時の製品は欧米の物真似が圧倒的で製品の品質は劣悪であったため、問題解決型で品質改善を図ることが命題であった。当時は工程品質を改善することがすべてで工程能力の改善はCpk値で管理することが全てであったのである。市場におけるトラブルを改善するためには、故障物理を活用した信頼性工学によるワイブル分布による原因解明が主流を占めていたのである。
1960年頃から、田口玄一が問題にしたのはトラブルの原因は因子間の交互作用が問題であると主張されるようになったのである。当時の実験計画法は主効果と交互作用のレスポンスの研究が主流を占めていたのである。田口玄一は交互作用の中には悪玉と善玉の二つがあって、悪玉の交互作用は下流において加法性や再現性に悪い影響を与えるものであるから除外しなければならず、市場における使用環境や劣化と制御因子との交互作用に強くすることが市場品質を改善するためには大切であると考えたのである。
すなわち、品質問題に対する考え方が、統計的な偶然誤差による工程品質の不良率や故障率の改善から、強制誤差ノイズによる市場品質の改善に変遷してきたのである。これは時代の流れであるからどちらが正しいという問題ではないのである。
しかし、「品質を改善したければ機能性を評価せよ」と品質工学では主張しているが、工程品質におけるスペック改善の問題は以前として残っていることは事実である。品質工学においてはスペック問題は市場における目的特性であるから、検査や管理の問題として、許容差設計やオンライン品質工学でコストとのバランスを考えて処理する問題と考えている。この品質問題を企業によっては、MTシステムや機能性評価で改善しているところも存在している。
従来は規格や基準値を設けて品質を評価する。例えば地震予測では、震度7のような基準に耐えることを評価しているが、品質工学では、機能限界ではなく、基準値の半分くらいの震度でSN比評価することを考えている。破壊点など分からないのだから副作用の機能限界を想定して、機能限界内の相対品質をSN比で評価することが大切だと考えているのである。
病気でも健康な人間で単位空間を設けて、MTシステムを使って病気の大きさを予測することを考えている。
製品の場合でも、故障や破壊が起こる機能限界ではなく、ノイズの影響の大きさをSN比で評価して市場品質を予測するのも同じ考え方である。



5980.Re: 戦後の経済発展と品質工学の役割
名前:kazz@管理人    日付:2017年6月8日(木) 10時41分
追伸
このような問題を今更、取り上げたのかといいますと、市場では問題解決型の問題が多く、品質工学の考え方が難解であるという理由で、ほとんど理解されていないからである。
このことは、個々の実際の問題に接して指導していくしかないのである。

5971.市場クレームの94%は設計責任について 返信  引用 
名前:showsheep    日付:2017年5月16日(火) 14時11分
はじめまして。ハンドルネームでご質問させて頂く事、お許し下さい。
品質工学では「市場クレームの94%は設計責任」という考え方をするとの事ですが、
これは機能限界に対する出荷規格の安全率を4とした場合とあります。
この安全率は3でも5でもなく、何故4で考えるのでしょうか?
製品品質の大半は設計責任であるという考え方である事は理解していますが、
4という数字には意味が有るはずだと思い、ご質問させて頂きました。
お手数ですが、ご教授の程、宜しくお願い致します。



5972.Re: 市場クレームの94%は設計責任について
名前:kazz@管理人    日付:2017年5月16日(火) 17時22分
showsheepさん
設計品質のご質問ありがとうございます。
安全率の件ですが、出荷規格(標準条件)を決めるときには、市場品質を考えてノイズを考慮した機能限界(顧客の規格)から決めることが普通ですが、一般的には安全率を4くらいにとることが安全であると考えています。安全率は3でも5でもよいのですが、企業の技術力によって決めることになります。安全率が4の場合は設計品質は94%になり製造品質は6%に考えればよいと考えています。したがって、安全率の考え方で設計品質は変わります。
安全率が1であれば出荷したとたんに市場トラブルが発生しますので、4くらいに考えて出荷すればよいと考えています。
製品のばらつき(市場品質)は、製造ばらつき(σe^2)と市場ばらつき(使用環境条件と劣化ノイズ)の和で決まりますから、製造ばらつきは工程品質ですから工程で低減できますが、市場ばらつきは設計段階で機能性評価とパラメータ設計で低減するしかないわけです。
このことはすでにご存知だと思いますが念のため申し上げた次第です。


5973.Re: 市場クレームの94%は設計責任について
名前:showsheep    日付:2017年5月16日(火) 17時34分
ご丁寧なご解説ありがとうございます。理解しました。


5974.Re: 市場クレームの94%は設計責任について
名前:kazz@管理人    日付:2017年5月16日(火) 21時24分
品質管理では、損失関数という考え方がないので、出荷規格は工程能力指数(Cpk)などから生産者の理屈で決める場合が多いのです。
品質工学では、市場で発生するトラブルからLD50で機能限界を考えて、機能限界を超えたときの損失と出荷規格を超えたときの生産者損失の比で安全率を考えて、安全率が4になるように出荷規格を決める方が、市場品質を考えない根拠のない工程能力指数で決めるより合理的であると考えています。
市場品質の94%の設計責任はこの考えで求めた値です。


5975.Re: 市場クレームの94%は設計責任について
名前:showsheep    日付:2017年5月17日(水) 8時57分
追加のご説明、誠にありがとうございます。
ご説明頂いた事から、次の様に理解していますが、間違っていないでしょうか?
-----------
商品を出荷後に、商品として成立しなくなる様々なトラブルが半数発生した時の損失(これが損失関数グラフでの顧客の不満足領域+商品としての故障分であり、補償や保守工数のロス、およびお客様での時間ロスやブランド低下での機会損失も含む)に対して、出荷規格内での損失(生産者損失:規格外れに伴う手直しや廃棄ロス、検査工数など)の比率として、安全率=4くらいで設計しないと、お客様の損失および生産者損失として総合での社会的損失という観点からは市場に出荷するべきではない。
-----------
ご説明の中で、「機能限界を超えたときの損失」とありますが、これは「損失関数グラフでの顧客の不満足領域+商品としての故障分」と理解しておりますが、合っているでしょうか?
また、おそらくLD50の算出があり、そこから安全率=4が妥当と行き着いたと推察致しますが、そこの計算は難しそうなので踏み込まないでおきます。

追伸)
品質工学とは、技術的な学問であり科学だと考えていましたが、最新は思想というか考え方だと感じている次第です。


5976.Re: 市場クレームの94%は設計責任について
名前:kazz@管理人    日付:2017年5月17日(水) 11時15分
showsheepさん

貴方のご理解は素晴らしいと思います。

>品質工学とは、技術的な学問であり科学だと考えていましたが、最新は思想というか考え方だと感じている次第です。

モノづくりには科学的思考も大切ですが、技術的思考は科学のような現象を解明することが目的ではなく、人工的な世界で自然にないものを構築するわけですから、演繹法や帰納法のような理論的に説明できる世界ではなく、試行錯誤的なアブダクション思考が必要になるのです。機能性評価における基本機能はまさにアブダクション思考が必要になるわけです。
見えない世界をSN比で予測する学問ですから、科学的思考の皆さんには理解できない面がありますね。


5977.Re: 市場クレームの94%は設計責任について
名前:showsheep    日付:2017年5月17日(水) 11時29分
ありがとうございます。
実は、今度 社内で若い人に品質教育を行うことになり、R&Dへの講義の中で、表題の事を盛り込む予定です。その中で安全率=4とした理由を理解したかった次第です。
今回の原先生とのやりとりの中で、自分なりに理解が深まったと実感しております。
本当にありがとうございました。


5978.Re: 市場クレームの94%は設計責任について
名前:showsheep    日付:2017年5月17日(水) 11時55分
追伸

確かに、製品開発、問題解決の中では、科学ではなく、理想とする目的や目標にたどり着くため、アブダクション思考で経験や過去トラ、世の文献を元に仮説を立てて策を決めているのだと、あらためて認識しました。たどり着く道は一つではないのですから。

5968.品質工学への道 返信  引用 
名前:kazz@管理人    日付:2017年5月3日(水) 10時24分
首題の言葉は私が1980年代に唐津一先生(当時松下幸之助最高顧問)から戴いた、品質管理テキスト 技術部門。設計部門のオフライン品質管理ー品質工学への道ー田口玄一著の表紙に書かれていた言葉である。
「道」とは何か?当時は科学的思考でモノづくりを行っていた私にとっては、新鮮な言葉であったが、内容が全く理解できず一年間本棚の片隅に眠ってしまったのである。もちろん田口玄一とは何者であるのか全く存じ上げなかったのである。
「道がないところはない。どこにでもある。あるがままそのものであるから」それまでは、科学的思考の一元的文化を信じていた身にとっては、品質工学の多元的原理の世界など考えてもみなかったのである。それまでは、市場におけるトラブルを防ぐためには、長時間の信頼性試験しかないと考えていたので、SN比のような尺度で短時間に「見えない世界」を予測できることは目から鱗であったのである。
アジア的な思想である老荘の哲学などは多次元性の世界であるが、品質工学の原点がそこに通ずることを認識したのはその頃である。無用の用や無為自然の考え方は「システムは複雑でなければ改善できない」に通ずる哲学である。
田口玄一は松下幸之助と同じ東洋哲学に精通した哲学者であったのである。

http://kaz7227.art.coocan.jp



5969. 品質工学への道は遠い
名前:kazz@管理人    日付:2017年5月5日(金) 12時26分
「やせ馬に山また山や春霞」は宰相浜口雄幸の俳句であるが、私の今の心境も同じようなものです。
品質工学の道は当たり前であるが、目に見えないだけに凡人には理解できないのだろう。

5967.メーカーは泥棒より悪い 返信  引用 
名前:kazz@管理人    日付:2017年4月22日(土) 23時30分
首題は田口玄一の仰った言葉である。
3年前に購入したトヨタの車に対して12月法廷点検の手紙が来た。点検費用は8640円だそうである。
メーカーに問い合わせたところ、法定だといっても受けなかったら罰せられることはないということである。
スレッド5961でも述べたことだが、最近の車の信頼性は低下しているのである。
しかし故障もないのに無駄な費用を使うことは許せないので、今回の点検は受けないことに決めた。

5966.人工知能(ディープラーニング)と品質工学 返信  引用 
名前:kazz@管理人    日付:2017年4月22日(土) 13時59分
モノを認識することは人間の特徴であるが、それは長い経験で、知識を積み上げて、失敗を重ねて認識ができるようになっているのであるが、そのために発達したのが、ニューラルネットワークシステムやMTシステムである。
画像の認識は三次元の世界でできるのであるが、目に見える品質は特徴量が分かれば短時間に即座に認識できるが、市場に出てからの見えない品質を予測することは簡単ではないのである。品質工学ではコンピュータシムレーションかテストピースでノイズを使って見えない品質を予測して、トラブルの未然防止を考えているのである。
人工知能でも同じように、人間の認識度を覚えこませて学習させることで、人間が予測できる程度のことは可能であるが、SN比のような理論的に説明できない未来の空間を予測することは困難なのである。
演繹法や帰納法のように理論的に説明できる世界は現状の人工知能でも可能であるが、自然の世界を認識できる計測技術であるセンサー技術をアブダクション思考で開発することが益々必要になってきたのである、

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