2005年

JUSEパッケージ活用シンポジウム
JUSEパッケ
ジ活用シンポジウム

ＦＭＭ設計要素展開と予測ツールによる設計精度の向上
ＦＭＭ：故障モードメカニズム(Failure Mode Mechanism)

アイシン精機株式会社
技術開発部門 車体系技術部 山崎
経営管理部門 TQM･PM推進室 花村© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

洋明
和男

1 会社の紹介
1．会社の紹介【会社概要】
項 目内
所在地
資本金
売上高
従業員数
土地面積
建物面積
工場
事務/営業所
海外法人

容

愛知県刈谷市朝日町２−１朝日町２
１
４５０億円
６,０１8億円
１0 9００名
１0,9００名
９,１5５,０００ｍ２
７４５,０００ｍ２
１１工場
国内40ヶ所
海外３ヵ所
30社

【組織】
経営企画部門経営管理部門 TQM･PM推進室
品質保証部門自動車部品営業本部
Ｌ＆Ｅ営業本部
調 達 部 門技術開発部門生 産 部 門© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

車体系技術部

◇技術開発部門における私の担当分野【全社組織】【車体系技術部組織】

経営企画部門
経部門

企画・開発Ｇ

経営管理部門

品質G

品質保証部門自動車部品営業本部

自動車用ドアフレームの自動車用ドアフレ
ドア第１Ｇ ムの開発・設計を担当
ドア第２Ｇ

Ｌ＆Ｅ営業本部
Ｅ＆Ｅ営業本部

外装Ｇ

調達部門

シート第１Ｇ

技術開発部門 車体系技術部

シート第２Ｇ

生産部門

ルーフＧ© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

２ 背 景①
２．背
開発期間短縮への取り組み

・シェア拡大がシ拡大が収益の決め手

市場ニーズの多様化
・製品ライフサイクルの短縮・計画/図面の質向上
・型製作期間型製作期間の短縮
・開発費の開発費の削減
・設備投資の削減
・品質の((’97〜)
97 )
革新 など

開開 発発 期期 間間 短短 縮縮

自動車産業
自動車産業は規模事業© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

■開発プロセスの革新
革新■コンカレント
カレ ト
開発体制実現

２ 背 景②
２．背やり直し体質

開発・生産準備の実態

開発期間短縮の課題

開発初期段階から品質をつくり込み、トラブルの未然防止を図ることが求められており、未然防止を図ることが求められており事前解析ツールの確立による設計精度向上が必要！
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３ 研究テ
３．研究テーマとねらい①とねらい①●ドアフレ ムとは
●ドアフレームとは自動車のサイドドアの上半分を指すドアガラス枠
A
A-AAA

メインフレ ムメインフレーム
立柱

ドアW/S

ドアフレームフレームが変位
車外

オープニング
W/S

ロア
ガイド
ミラー
ブラケット

ロック
リンホース

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ガラス吸い出されドアガラス

３ 研究テ
３．研究テーマとねらい②とねらい②●ドアフレ ムの主な機能●ドアフレームの主な機能◇ガラス昇降ガイド◇グリーンハウス意匠性◇シール機能走行時の吸い出されによるW/Sのシールアウトを防止できる剛性が必要●ドアフレーム設計技術のポイント
フレーム剛性
設計要素●断面選定●ドアとの結合構造●部品の板厚品質･コスト･生産性
バランス
が肝心

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●安くしたい●軽くしたい●造り易く､品質の安定する構造

３ 研究テ
３．研究テーマとねらい③とねらい③●ドアフレ ムの開発動向●ドアフレームの開発動向◇開発期間の更なる短縮⇒試作型レス活動の展開⇒やり直しチャンスが少ない⇒ 一発合格(性能達成)が要求される開発の初期段階にて 剛性を達成できる構造の提案が必要
開発の初期段階にて，剛性を達成できる構造の提案が必要

実業務での開発初期段階の設計精度向上をねらいに｢フレーム剛性簡易予測ツールの開発｣の研究!!
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４ 研究 指針とアプ４．研究の指針とアプローチチ
４ １ 研究の指針
４.１■従来は試作で発生していた問題を潰し込んでいたものを､試作を行わずに予測し潰し込むためには●過去の開発で得られたノウハウの十分な活用■開発の初期段階から品質をつくり込み､トラブルの未然防止をはかるためには●トラブルの事前解析に使われる手法の有効活
用・既存の設計資料
・既存のデータ
既存 デ タ・FMEA再構築としてのFMMの研究成果の反映© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

４ 研究 指針とアプ
４．研究の指針とアプローチチ
４ ２ アプロ
４.２
アプローチ
チ
全車種は困難調査車種の選定

剛性予測ツールがほしい

情報収集が可能でデータが揃っている20車種程度要因の洗い出し
５．要因解析
5.1.
ＦＭＭによる要因解析

5.2.
主要要因の選定

７．簡易予測ツールの開発
７
簡易予測ツ ルの開発
（重回帰分析活用）7.1
71 予測式の確立
7.2 予測式の確認

６．現状調査調査対象車両の要因構造と水準の洗い出し

開発初期段階の情報(ドアデザイン､サイズ､目標剛性)から最適な構造を提案できる© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

５ 要因解析
５．要因解析
抜け落ちのない設計要素展開

故障モードの予測
故障モドの予測ドアフレーム剛性に関与する変形モ ド(故障モ ド)から要因を洗い出す
変形モード(故障モード)から要因を洗い出す
ＦＭＥＡの再構築としてのＦＭＭの研究成果を反映
東京大学 鄭 敬勲、飯塚悦功
設計における予測的試行錯誤法として ＦＭＥＡ 再構築
設計における予測的試行錯誤法としてのＦＭＥＡの再構築
日本品質管理学会，品質誌 VOL.26,NO4 & VOL.27.NO4より© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

予測の際に起こる抜け落ちの概念①対象の把握・理解不十分②制約の考慮不足★ ③故障発生メカニズムの不明確© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

効果的なＦＭＥＡのための重要概念(1)｢｢階層(1)階層｣｣(2)｢｢連想(2)連想｣｣

故障の観点：性質、発生部位、発生状況© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

効果的なＦＭＥＡのための重要概念｢発生･影響メカニズム｣｣
メカニズム
ＦＭＭ図

｢標準化標準化｣｣｢重点指向重点指向｣｣© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

５ 要因解析
５．要因解析
５ １ ＦＭＭによる要因解析①
５.１【ＦＭＭ図】
故障モードを中心に、要因系と結果系に分けその連鎖を階層的に表したもの

しかし、結果系と原因系が交絡するため、うまく整理できなかった© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

５ 要因解析
５．要因解析
５ １ ＦＭＭによる要因解析②
５.１

マトリックス図法で、故障発生現象と発生部位を合体© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

５ 要因解析
５．要因解析
５ ２ 主要要因の選定①
５.２
既存の評価結果から効果の大きい要因や，設計的に意味の大きい要因を選定
ＦＭＭ設計要素展開
マトリックス図表(1)要因のランク付け(2)説明変量の採用可否決定(3)要因の要約案の整理(4)説明変量(因子)の候補案の選定© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

５ 要因解析
５．要因解析
５ ２ 主要要因の選定②
５.２

主要要因20因子抽出© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

６ 現状調査
６．現状調査主要要因の選定により絞込んだ要因に着目し調査車両の要因構造と水準(タイプ)分けを行い、24車種データ収集© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

６ 現状調査
６．現状調査■調査車両の要因構造と水準の洗い出し
要因20因子に対して，24車種のデータ収集© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ 簡易予測ツ ルの開発
７．簡易予測ツールの開発
７ １ 予測式の確立
７.１
重回帰分析による予測式を確立し、最適な構造を提案できる簡易予測適な構造を提案 き 簡
測ツールの開発を試みた【予測式の確立のプロセス】(1)重回帰分析トライ／生デ(1)重回帰分析トライ／生データ
タ(2)重回帰分析トライ／因子・水準のスリム化(3)重回帰分析トライ／サンプル数の補充(4)重回帰分析トライ／変数変換(5)重回帰分析トライ／予測式の確立© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(1)重回帰分析トライ／生データ
収集デ タでそのまま回帰式トライ(St tW k)
収集データでそのまま回帰式トライ(StatWork)
因子数(20)に対してサンプル数(24車種)は少ない為，エラー
とりあえず、ダミーデータ(同データ繰り返し)でトライ
逐次変数選択寄与度は0.977だが明らかにおかしな係数

設計の勘(肝)どころである構造因子が加味できない© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(2)重回帰分析トライ／因子・水準のスリム化①
多変量相関図

相関係数行列© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(2)重回帰分析トライ／因子・水準のスリム化②●共線性を引き起こす相関の強い因子同士の統合●既存の評価結果を再度見直し、寄与度の小さい因子をDrop●断面因子の水準が多い⇒断面水準の増加の要因である、旧車両サンプルをDrop
因子数14サンプル数18© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(2)重回帰分析トライ／因子・水準のスリム化③
これでもサンプル数不足⇒ダミーデータ(同データ繰り返し)でトライ
逐次変数選択寄与度1？
影響の大きそうな因子が反映できない設計の勘(肝)どころである構造因子が加味できな
構造因 が加味 きない
明らかにおか な係数
明らかにおかしな係数© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(3)重回帰分析トライ／サンプルの補強①
既存の解析結果との融合により、サンプル数の補強
存 解析結 と 融合
サ プ
補強
因子数14、サンプル数33© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(3)重回帰分析トライ／サンプルの補強②
全選択

ダミ サンプル必要なし
ダミーサンプル必要なし

寄与度は0.959だが明らかにおかしな係数© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(4)重回帰分析トライ／変数変換①
力学式を参考に変数変換●フレーム剛性＝δ(変位量)/W荷重⇒変形変位量＝フレーム剛性／荷重（196N）
荷 （）●δ(変位量) ＝A×(L長さ)^3⇒メンフレ長さメンフレ長さ ^3⇒1.5コーナー高さ^3⇒3コーナー高さ ^3⇒ア パ ヒンジ位置 ^3⇒アッパーヒンジ位置
3⇒ロック位置^3WLW
L●δ(変位量) ＝A×(L長さ)＝A×(L長さ)^3／B根元幅
3／B根元幅⇒１／1.5コーナー根元長さ© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

WB７ １ 予測式の確立
７.１(4)重回帰分析トライ／変数変換②
力学式を参考に変数変換© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(4)重回帰分析トライ／変数変換③
全選択

寄与度は0 959
寄与度は0.959

明らかにおかしな係数（改善されない！！）

今回はDrop© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(5)重回帰分析トライ／予測式の確立①
全選択寄与度は0.959

それなりの係数に© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(5)重回帰分析トライ／予測式の確立②
予測判定グラフ© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ 簡易予測ツ ルの開発
７．簡易予測ツールの開発
７ ２ 予測式の確認
７.２

剛性予測値：52.9N/mm

上限：43.9N/mm
下限：66.7N/mm

信頼区間に合致している
解析による実測予測：45N/mm© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

８ まとめ
８．まとめ(1)主要要因を抽出する方法として、既存の設計(1)主要要因を抽出する方法として既存の設計に活用し、その際ＦＭＭに関する研究成果を反映した結果 故障モ ドに対して結果系と反映した結果、故障モードに対して結果系と原因系を連鎖するマトリックス図によるきめ細かい設計要素展開の方法を見出せた。
細かい設計要素展開の方法を見出せた(2)既存のデータおよび重回帰分析のやり方を駆使し 初期設計段階における構造選定水準を使し、初期設計段階における構造選定水準を入力項目としたフレーム剛性簡易予測ツールを確立できた。
を確立できた(3)今後は、随時開発車両データの吸い上げ、デ タベ スの充実による予測式精度向上
データベースの充実による予測式精度向上（信頼区間の幅を縮小化）をはかる。
© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

ご清聴ありがとうございました© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(5)重回帰分析トライ／予測式の確立③
基本統計量© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(5)重回帰分析トライ／予測式の確立④多変量相関図© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(5)重回帰分析トライ／予測式の確立⑤
残差 検残差の検証© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

７ １ 予測式の確立
７.１(5)重回帰分析トライ／予測式の確立⑥
標準偏回帰係数残差© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

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