分かりやすく成果の出る「超実践品質工学」による開発・設計コンサルティング！
日本産業復興のために！

2019-12-4
第29回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

第16回「JUSE-StatWorks活用エキスパート賞」『品質工学をコアとした設計品質リーダ育成の取り組み』
株式会社ジェダイトJADEITE Inc.： JApan Data Engineering InstituTE代表取締役／技術士（経営工学 ）鶴田 明三（つるぞう）
tsuruta@data-engineering.co.jp
http://www.data-engineering.co.jp©2017 JADEITE Inc.

プロフィール
1969年5月26日神戸市生まれ。名は「ひろぞう」と読む。
1994年 京都大学（院・工学）修了。
同年、三菱電機株式会社に入社。生産技術や研究所で携帯電話・太陽電池・開閉器など電機製品の製造プロセス改善、生産性向上、設計改善およびそれらのマネジメントに従事。
出願特許の実施額は1000億円以上。

全社設計品質リーダを6年間で888人育成し、e-Learningはのべ50000人以上受講、数10億円の業績改善に貢献。
2016年12月に同社よりスピンアウトし、株式会社ジェダイト代表取締役に就任。
分かりやすく成果の出る「超実践品質工学」による開発・設計コンサルティングを実践。
技術士、QC検定1級、第1種情報処理技術者。
著書「これでわかった！超実践品質工学」（日本規格協会）「エネルギー比型SN比」（日科技連出版社）
StatWorks/V5 品質工学編に「エネルギー比型SN比」搭載。

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データエンジニアリングとは？
本来、データは無機質な数字や文字などの集まりです。
これをエンジニアリング（実験計画と解析技術）の力で、データに意味や価値という命を与えます。それによって、御社の製品価値向上、生産性向上、ロス低減等に事業貢献し、成果金額にコミットする技術の総称を、データエンジニアリングと呼んでいます。
検査の自動化、分類、予測などを低廉なパソコンレベルで実現

超実践
品質工学

パターン
認識

大量のデータの中から意味のある知見を抽出

従来のタグチメソッドを早く・成果のでる実践的内容に進化

原因分析

データエンジニアリング

設計
リスク抽出

アイデア
発想

独自手法で設計の見落としやミスをチェック

アイデア発想による新しい情報・価値の創出

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人財育成の重要性
解析ツールはルーチンの効率化には有用。
しかし、価値創出のためには以下が必要
目的意識をもったテーマ設定（顧客と自社のWin-Win）
課題解決のための知恵（固有技術、管理技術）

設計品質リーダーの育成
自ら設計品質向上活動（現状分析～提言～解決のPDCA）を経験したことがあり、さらにそれを継続できること。
成功体験も重要だが、途中での失敗トラブルにあたり、考え抜き、それを最終的には打破できること。

自分で仕事を創造できるようになり、プロとして「食べられる」ようになること。

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「品質設計リーダスクール」の狙い
設計品質の課題抽出、解決を自ら行い、また組織を牽引できるリーダーの育成。
最終的には、“しくみ”に落とし込んで自律的に回していく（定着）⑤成果の見える化④適切な手法の活用

・StatWorks等（StatWorks等）③適切な解決策（品質工学・統計解析等）②適切な課題認識・実践活動
・個別コンサル・実施計画書・マインド・スキル教育①目的の共有・マインド醸成

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実践テーマの概要例
実践活動の概要
半年の計画書作成・座学教育ののち、半年で実践（完了しない場合は継続）

受講生は30～40代の課長前、リーダクラスが中心
品質工学、統計手法以外のテーマも実施（QFD、TRIZ等、必要に応じ教育）

製品の評価短期間化・開発期間短縮
開発用試験設備投資の圧縮製品の設計最適化によるクレームの未然防止
新規採用部品の採用基準整備によるクレーム半減
ソフトウェア開発・検証プロセス改善
海外工場工程内不良の低減
高付加価値につながる新規構造の創出

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導入企業における成果金額例
国内の電気関連機器メーカ（1年度分）
他に、成型品メーカ、化成品メーカ、機械メーカ 等でも実施。

品質ロス削減開発・評価工数削減
機会損失救済
製品コスト削減
設備投資抑制***百万円**百万円***百万円*百万円***百万円

合計 約21億円
事業規模にもよるが、一人1000万～1億円/年ていどの効果試算が多い。

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成果（価値創出）のために大事なこと
手法活用（StatWorksによる効率化）

・解析手法の活用
・StatWorksによる計画、計算。
複数の手法比較等のツールはルーチンの効率化
効率化の手段！

課題抽出・方策（データの制約、交互作用、計算回数等）

・改善/開発のための技術課題の抽出
・解析方案の創出
課題によっては目的志向（対象と成果）以下、目的志向でテーマ設定を行い、困難な技術課題に対して、新しい解析方案を創出し、StatWorksによってルーチンを効率化し、課題解決につなげた事例を簡潔に紹介する。

解析手法の組合せ、創出が必要！

・儲かる対象設定
・儲かる改善ストーリー
・どんなデータを取るか
手法ありき、データありきは危険！

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品質工学・統計解析 活用事例①
交互作用の大きな系における電子回路の最適化と設計短時間化•••

電子回路の制御因子間の交互作用が大きく、そのままではパラメータ設計の適用が困難。
制御因子の水準幅を小さくして交互作用を小さくし、最適化を逐次繰り返し、最適解（回路のゲイン向上と安定性向上）を導出。
外側のノイズ因子の割り付けを調合することで、さらに計算時間を1/10以下に短縮。

図 2.1 マイクロ波パワーアンプ整合回路モデル

StatWorks等の解析SWを駆使することで、①繰り返しの直交実験計画・計算②ノイズ因子の調合条件決定③次サイクル条件の決定等が迅速に行え、開発短期化に寄与した。

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品質工学・統計解析 活用事例②
超微量成分定量化のフロントローディングによる部品開発短期間化••••

先端デバイスの分野では、原子数個レベルの不純物が問題となる。しかし、部品納入メーカ
では、目的変数となる不純物量が計測できない（機器が高価）。
部品開発→デバイスメーカでの使用・評価→結果フィードバックのサイクルにより、部品開発が長期化している。
不純物量を目的変数、計測可能な部品特性を説明変数、設計可能な操作因子の階層モデ
ルによりパターン認識を行い、発生不純物量を部品メーカで事前把握できるようにした。
不純物量に有意な特性の明確化により、部品開発のスピードアップが図れた。

不純物推定の階層モデル
超微量不純物量（目的変数）

中間特性（説明変数）

部品開発

操作因子（設計変更）

デバイス製造・不純物評価（デバイスメーカ）

改修

開発手戻り
部品S材料
部位A
物理量

不純物量推定値Y

不純物量の予測モデル
部品T物性値

目的変数Y

部品U材料
部位B
物理量

部位C・・・

部品V物性値
部品W・・・

説明変数
Xi

説明変数
Xj

StatWorks等の解析SWを駆使することで、①パターン認識実験の計画・計算②さまざまな手法の比較検討等が迅速に行え、開発短期化に寄与した。

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受講生の成長につながる感想等※実際に受講生が報告会で発表した感想・気づきに基づいています。
※画像はイメージです。

視野がひろがった。様々な人に接することで社内の業務を知るきっかけとなり、業務改善につながることがわかった。

未然防止を行うことで、会社の利益に貢献できること、コストに対する意識を持つようになった。

実際に効果試算してみると、意識していないほどの効果があり、本活動の有用性を再認識した。

活動で得た知識と自信をもとに、自分が中心となって今後も改善活動を推進する。

期限・費用や改善効果などの明確なビジョン、目標を開発初期より持ち、それを部下にもしっかり伝える。

自分の取り組みで大きな金額を動かせることに気づいた。

周りを巻き込み、学んだことを伝承し、率先して設計品質にとりくむ。

現状に満足せず、期待の一歩先をいく。組織としても一歩先の意識を高める。

データは嘘つかない。データを都合よく解釈せず、判断する。

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ご清聴ありがとうございました。

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