ＦＭＭ設計要素展開と予測ツールによる設計精度の向上
アイシン精機株式会社○ 山崎洋明1)

花村和男2)

１．はじめに近年の車両開発動向は、市場ニーズを喚起するために新製品開発が活発に展開され、開発期間短縮、品質や信頼性の確保が重要な課題になっている。実際の開発活動においては、開発期間短縮、およびこれに伴う試作型レスにより、やり直しのチャンスが少なく、一発合格（性能達成）が要求されている。従って、開発の初期段階にて設計品質目標を達成できる構造の提案が必要となる。
本報は、自動車のドアフレームの開発において、目標剛性を満足する構造（設計要素）を選定し、簡易予測ツールを開発し、実業務での開発初期段階の設計精度向上をはかった事例である。
方法論としては、新たにＦＭＭ（故障モードメカニズム：Failure Mode Mechanism）＊1,＊2) の視点に立った設計要素展開による主要要因の選定方法を見出し、これに基づき重回帰分析を活用した最適な構造を提案できる簡易予測ツールを開発したので報告する。
２．背景
自動車産業（含む部品事業）は規模事業であり、早い時期に良い商品を出し、シェアを確保した企業が収益を上げられる。しかし、市場のトレンドは、市場ニーズの多様化、製品ライフサイクルの短縮化であり、新製品を短期間に立ち上げ市場投入しなければ売れない。
そこで、1997 年以降、開発着手から量産開始までの、いわゆる、開発期間を短縮する活動が進められている。この活動としては、計画および図面の質向上、型製作期間の短縮、開発費の削減、設備投資の削減、品質の革新などをねらいに、開発プロセスの革新、コンカレント開発体制の実現などが展開されている。

円滑な立ち上げをはかっている。これは、開発・設計上のトラブルが後のステップで発生しても挽やり直し体質

作・生産準備の各ステップで問題を摘出・解決し、開発・生産準備の実態

これまでの開発・生産準備の実態は、設計・試回できる、開発のやり直し体質とも言える。
従って、短期間に良い製品を早く開発し市場に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、事前解析ツールの確立による設計精度向上が必要！

出すためには、開発のやり直し体質をなくすこと、

図１ 開発期間短縮の課題

言い換えれば、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図ることが求められ、事前解析ツールの確立による設計精度の向上が必要となっている。（図１）1) アイシン精機（株） 技術開発部門 車体系技術部 外装グループ 主任 山崎洋明
〒448-8650 愛知県刈谷市朝日町２丁目１番地 TEL.0566-24-9658 FAX.0566-24-9094
2) アイシン精機（株） 経営管理部門 ＴＱＭ・ＰＭ推進室 主査 花村和男
〒448-8650 愛知県刈谷市朝日町２丁目１番地 TEL.0566-24-8474 FAX.0566-24-8816© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

３．研究テーマとねらい
自動車のドアフレームは、自動車のサイドドアの上半分を指すドアガラス枠である。ドアフレー
ムの主な機能は、ガラス昇降ガイド、意匠性、シール機能であり、開発初期段階では、シール機能の確保に非常に高難度な設計技術を必要とする。
このシール機能の確保とは、走行時に吸い出されによるＷ／Ｓ（ｳｲﾝﾄﾞ･ｼｰﾙﾄﾞ）のシールアウトを防止できるフレーム剛性の確保である。また、ドアフレーム設計技術のポイントは、フレーム剛性と、品質・コスト・生産性とのバランスの取り方にあり、設計者の経験および固有技術に依存して

図２ ドアフレームの概要と機能と設計ポイントいる。（図２）
開発期間を短縮する方法として、ドアフレームのように前モデルと類似した製品を開発する場合においては、試作回数を低減する試作レス活動が展開されている。そのため、やり直しのチャンスが少なく、一発合格（性能達成）が要求されており、開発の初期段階においてフレーム剛性を達成できる構造の提案が必要である。
そこで、自動車のドアフレームの開発において、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」の研究を行った。
４．研究の指針とアプローチ
４.１ 研究の指針
今回取り上げたような類似製品の開発において、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んでいくためには、過去の開発で得られたノウハウ（既存の設計資料、および既存のデータ）を十分活用することが不可欠である。これについては、幸いにも研究対象では収集できていたので活用した。
また、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が必要である。ここでは、主要要因の選定において、鄭、飯塚らにより提案されたＦＭＥＡの再構築としてのＦＭＭの研究成果を反映した。また、予測モデル式の算出において、重回帰分析を活用した。
４.２ アプローチ

全車種は困難
全車種は困難調査車種の選定
調査車種の選定

剛性予測ツールがほしい
剛性予測ツールがほしい

前述の指針のように、ノウハウ、およびトラブルの事前解析に使われるツールの有効活用を基本に、つぎの２項目を重点に研究を進めた。
(1) 既存の設計資料の徹底的活用と新たにＦＭＭ情報収集が可能でデータが情報収集が可能でデータが揃っている20車種程度揃っている20車種程度

要因の洗い出し要因の洗い出し
５．要因解析
5.1
5.1 ＦＭＭによる要因解析
ＦＭＭによる要因解析（故障モードメカニズム）の視点に立った設計要素展開による主要要因の選定

７．簡易予測ツールの開発

６．現状調査

5.2
5.2 主要要因の選定主要要因の選定

調査対象車両の要因構造と調査対象車両の要因構造と水準の洗い出し水準の洗い出し

7.1
7.1予測式の確立
予測式の確立7.2
7.2予測式の確認
予測式の確認(2) 既存データの最大限活用とし重回帰分析を活用した簡易予測式の確立と確認
図３に研究のアプローチを示す。

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

図３ 研究のアプローチ© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

５． 要因解析「フレーム剛性簡易予測ツールの開発」においては、フレーム剛性に関する抜け落ちのない設計要素展開により主要要因を選定しなければならない。そのためには、フレーム剛性に関する故障モードの予測が必要である。
鄭、飯塚らによれば、故障に関する知識には、一般的知識（特性、制約、故障モード）とその他の知識（個人・組織の技術ノウハウ、直感など）のモデルが考えられる。また、予測の際に起こる抜け落ちの原因は、一般的知識に属する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な場合に生ずると報告している。
今回のケースでは、対象および制約については、既存の設計資料に裏付けられた個人・組織の技術ノウハウが存在する。しかし、故障するまでのメカニズムが明らかにされておらず、それを整理していない。
そこで、鄭、飯塚らにより提案されたＦＭＭ図（図４）を参考に、ＦＭＭの視点に立った設計要素展開による主要要因の選定を行った。

図４ ＦＭＭ図の形式

５.１ ＦＭＭによる要因解析
図４に示すように、ＦＭＭ図は、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ている。要因系は故障メカニズム（発生部位別モード）を、結果系は故障の影響（発生現象別モード）を連鎖的に追跡している。
今回のケースでは、故障モードをフレーム剛性不足として展開する。しかし、この図を作成した場合に、結果系に対する原因系（ここでは設計要素）を連鎖することができなかった。
そこで、ＦＭＭ的考え方で、マトリックス図法を活用した設計要素展開を試みた。（図５左側）

図５ ＦＭＭ図の形式© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

５.２ 主要要因の選定
主要要因の選定においては、つぎのように要因を査定し、説明変量への落とし込みをした。
(1) 今までの解析例の結果から要因のランク付け(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
その結果、全 20 因子を抽出することができた。（図５右側）
６．現状調査図６ 要因構造と水準（タイプ）分け

主要要因の選定により絞り込んだ因子に対し、調査車両の要因構造と水準（タイプ）

収集データでそのまま回帰式トライ(StatWork)分けをし、24 車種のデータを収集した。
因子数(20)に対してサンプル数(24車種)は少ない為，エラー（図６）

とりあえず、ダミーデータ(同データ繰り返し)でトライ

７．簡易予測ツールの開発
前述の収集データを基に、重回帰分析に逐次変数選択

寄与度は0.977
だがよる予測式を確立し、最適な構造を提案できる簡易予測ツールの開発を試みた。
７.１ 予測式の確立

明らかにおかしな係数(1) 重回帰分析トライ／生データ
収集したデータそのままで重回帰分析を設計の勘(肝)どころである構造因子が加味できないトライした結果、自由度調整済寄与率は98％と高いが、設計の勘所である構造因子を加味できないことや、明らかにおかしい係数が確認できた。

図７ 重回帰分析トライ／生データ●共線性を引き起こす相関の強い因子同士の統合

これはデータ解析上での問題（多重共線●既存の評価結果を再度見直し、寄与度の小さい因子をドロップ●断面因子の水準が多い性、変数の非線形性および非正規性）であると判断した。（図７）⇒断面水準の増加の要因である、旧車両サンプルをドロップ
因子数14サンプル数 18(2) 重回帰分析トライ／因子・水準のスリム化
そこで、データチェック（多変量連関図、車種および相関係数行列）を行い、多重共線性を引き起こす相関の強い因子同士の統合、寄与度の小さい要因の削除、特定因子の水準数の縮小化を行った。
結果、全 14 因子、サンプル数 18 にスリム化した。（図８）

図８ 重回帰分析トライ／因子・水準のスリム化© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

(3) 重回帰分析トライ／サンプル数の補充スリム化しても生データでのトライ結果と同様な現象となったため、サンプル数を 15 補強し33 とした。（図９）
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

既存の解析結果との融合により、サンプル数の補強
因子数14、サンプル数33

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い
明らかにおかしな係数

図９ 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●フレーム剛性＝δ(変位量)/W荷重

さらに、フレーム剛性の力学式を参考に、変数変換を実施し、全 13 因子とした。
（図１０）(5) 重回帰分析トライ／予測式の確立
変数変換後のトライ結果、２因子は明らかにおかしな係数で改善されないため削除した。（図１１左側）W⇒変形変位量＝フレーム剛性／荷重（196N）

L●δ(変位量) ＝A×(L長さ)^3⇒メンフレ長さ ^3⇒1.5コーナー高さ^3⇒3コーナー高さ ^3⇒アッパーヒンジ位置 ^3⇒ロック位置^3W
LBW⇒１／1.5コーナー根元長さ●δ(変位量) ＝A×(L長さ)^3／B根元幅

図１０ 重回帰分析トライ／変数変換

最終的に全 11 因子、サンプル数 33 で重回帰分析の結果、自由度調整済寄与率 96％の予測式を得ることができた。（図１１右側）
全選択

全選択結果

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！！）

今回はドロップ

図１１ 重回帰分析トライ／予測式の確立© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

予測判定グラフ７.２ 予測式の確認
予測式を基に、新車種で確認した結果、95％信区間内には合致していると考えられる成果が得られた。（図１２）

0.69

0.59

0.88

新車種データ剛性予測値：52.9N/mm

上限：43.9N/mm
下限：66.7N/mm

信頼区間内に合致している

実測予測：47N/mm

図１２ 予測式の確認
８．まとめ(1) 主要要因を抽出する方法として、既存の設計資料を徹底的に活用し、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。
(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。
(3) 今後は、随時開発車両データの吸い上げ、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。
【参考文献】
1) 鄭敬勳、飯塚悦功：「連想」および「階層」概念の導入による効果的な故障モード予測，品質，Vol.26.No.4
2) 鄭敬勳、飯塚悦功：ＦＭＭ図の作成による故障モードの効果的な原因および影響解析，品質，Vol.27.No.4© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

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