特集

データ駆動型品質作り込み技術特集にあたって†安井清一＊を完備できるようになったということを意味している

1 ．はじめにと思う．そう考えると，「事実に基づいて」，「品質を工程で作り込む」ことを基本原則とする品質管理にお2022 年 10 月 5 日，日本品質管理学会のクオリティ

いては，このような生産ビッグデータを利活用しないートークのイベントで，（株）デンソーの吉野睦氏に手はないと感じる．しかし，現在において，品質管理より，DX 版 QC 七つ道具である Digital Native 七つ界は，高度に進んだ生産 IoT から生成される生産ビ道具（DN7）の講演があり，筆者も参加した．DN7

ッグデータの恩恵をどれだけ享受できているだろう

は生産プロセスから取得されるビッグデータに対しか．実際の現場では，生産ビッグデータの品質への利て，QC 七つ道具のような分析を行える手法群である．

活用が行われているかも知れないが，日本品質管理学

例えば，QC 七つ道具のひとつである散布図をビッグ会においては，2017 年から 2019 年に設置された「製データで作成すると，あまりに多くのデータ数のせい造業のためのビッグデータの解析あり方研究会」で議で，データの疎密を読み取ることができず，傾向も今論されたものの，学会誌，研究発表会を眺めてみて，ひとつわからないが，DN7 では，カーネル密度推定さほど多くない印象である．

から求められる 2 次元ヒストグラムの等高線を表示すビッグデータでなくとも，データに基づく品質管理ることで，データの詳しい傾向を読み取れるようにしは統計的品質管理であり，品質管理の伝統である．まている．他にも，時系列グラフでは，ビッグデータでた，本特集のタイトルに含まれている「データ駆動あるからこそ可能なヒストグラム（カーネル密度推定型 」 は，Tukey の 探 索 的 デ ー タ 解 析（Exploratoryから得られた確率密度関数）の時系列表示が含まれてData Analysis）に端を発している．従って，本特集

おり，生産 IoT（Internet of Things）が進む中，品のタイトルである「データ駆動型品質作り込み技術」

質を含む生産プロセス全体の現場レベルでの管理や改は，イコール，統計的品質管理のように思えるが，デ善に重要な役割を果たすという印象を持った．

ータ量の増加，データの種類の増加，それに伴うデー

DN7 が登場したということは，単純に生産ビッグタの傾向の複雑化等の前に，情報科学的アプローチ，データを取得できるようになったということではな

いわゆる，機械学習や人工知能から「データ駆動型」

く，生産プロセスの管理・改善に必要なビッグデータが語られることが多いとの印象がある．

令和 5 年 6 月 28 日

解析技術は理論・応用とも，様々な分野において開発

データは科学・工学の基礎であることから，データ†受付され，洗練化されている．生産に直接関わるものとし

東京理科大学＊連絡先：〒 278-8510

千葉県野田市山崎 2641て，現代制御理論における状態空間モデルは，自動制（勤務先）

御の世界でも，統計学の世界でも研究，使用されていE-Mail：yasui@rs.tus.ac.jp

る技術である．データ解析自体，従来から分野横断的品

4/80

J品質53-3_000_特集にあたって（安井）.indd

4質Vol. 53, No. 3

2023/07/04

10:19:13

な領域であると思うが，ビッグデータ，データサイエーの統計解析ソフト R のライブラリ mgcv を使いなンスが当たり前になろうとしている，もしくは，なっらが，理解に努めたいところである．

た現在において，垣根を越えた見方が必要である．特に，「生産」においては，統計的方法，機械学習・人

3.3

データ駆動型の源流改善に向けて―製造デー

タにより適した因果探索手法の開発―

工知能，制御理論は，「事実に基づいて品質を工程で作り込む」ことの旗の下に集まり，統計的品質管理分散不均一性に対応できる統計的因果探索を開発（統計的プロセス管理）を形成する必要があると強くし，モノリス製造データに対する因果構造を推定し思う．このような思いをきっかけに，「データ駆動型て，固有技術（ドメイン知識）とよく合った結果を得品質作り込み技術」を特集する．ている．統計的因果探索と言えば，LiNGAM（Linear2 ．各テーマの概要［1］
Non-Gaussian Model）．これは，プログラミング言語 Python のパッケージ lingam で実行できる．
統計的品質管理においては，因果構造の推定法とし以下に，各テーマに対する見どころ（本著者の私見て，グラフィカルモデリング（Graphical Modeling：ではあるが）を示す．読者の参考になれば幸いである．

GM）から固有技術を活用してデータ生成方向を決め，構造方程式モデリング（Structural Equation Model-

2.1

DN7 によるデータ駆動型品質管理とアジャイ
ル改善ing：SEM） で 分 析 す る 方 法 が あ り JUSE-StatWorks® SEM 因果分析編［2］で実行可能である．

DN7 のツールについての解説だけでなく，開発目

統計的因果探索では，誤差が系統成分に対して線形的も述べられており，その中で，品質を工程で作り込に加わる場合に，誤差の非正規性（ガウス性）や系統むことに対する従来からの変革について論じられてい成分の非線形により，データ生成方向もデータから推る．生産ビッグデータが得られ，そこから工程を常に定できるということであるので，統計的品質管理にお詳細に把握することが可能になった今，生産におけるいても，注目すべき方法論であると感じる．

品質管理への向き合い方について一緒に考えていただ
2.4

ければと思う．

製造現場における DX 推進と品質のつくりこ

みに関する IE マネジメント
2.2

局所データ回帰に基づく自律適応制御

IE（Industrial Engineering）からの深層学習を用生産ラインの状況をデータによってリアルタイムにいた工程管理技術の紹介である．IE と QC は分けて把握することが可能となり，統計的・機械学習的手法話されることが多いと思うが，IE の典型問題の一つの活用による人手を介さない自律的な，かつ環境変動である作業の管理や改善においても，本テーマのように対しても追従可能である適応的な生産ラインの制御に QC に関わる部分が多分にある．本テーマでは，深を実現する環境が整いつつある．このような制御（自層学習による画像解析，作業進捗の見える化，及び，律適応制御）を実現するための要素技術を紹介し，従それらの記録の DX 化によって，作業のムラをレビュ

来の方法の問題点から新たな提案法について解説してー，さらに，問題箇所の作業を動画で確認することがいる．

できるシステムを紹介している．DX 時代の「三現主制御のタイミングを決めるために管理図を用いてお義」である．

り，統計的プロセス管理と馴染みがある．制御による

参考文献

特性値の変化量と，操作量となる製造パラメータとの値とを関連付ける統計モデルに，局所的にセミパラメ［ 1 ］清水昌平（2017）：「統計的因果探索」，講談社．

トリック回帰を当てはめる方法が用いられているが，［ 2 ］山口和範，廣野元久（2011）：「SEM 因果分析入門」，参考となる日本語の書籍がないと思われるため，フリJuly 2023

J品質53-3_000_特集にあたって（安井）.indd

日科技連出版社．

81/5/552023/07/04

10:19:13