品質工学
フィードバック制御: 作った製品の特性値を調べ、目標値とある程度以上の差がある時、工程を正常に戻すフィードバック制御の管理理論.
工程の診断と調節: 合格・不合格の判定しかできない場合の工程設計理論.例)ビンの製造工程、アルミダイキャスト製造工程
工程連結のシステム設計: 一連の加工工程を連結する場合の稼働率、在庫費用を考慮した最適連結方式を求める方法.
フィードフォワード制御(適応制御): 部品や中間製品の特性を調べ、相手部品を選んだり、工程条件を変えて製品を目標値通りに作る適応制御方式の設計理論.
検査設計: 検査方法が決まっている時、工程の品質水準とその工程での不良率を調べ、検査するかしないかを決定する方法.
予防保全方式の設計: 出荷した製品が機能しなかったり、生産機械が故障して止まってしまう場合の予防保全の設計方式.
安全システムの設計と保全: 故障表示は設置されていても、故障表示装置自体の異常は人間がチェックしなければならない.この場合の点検方式の理論.
シュミットの直交展開を利用した方法であるが、この方法は単位空間が中央にある場合、予測の対象に正・負の符号を付与することが可能である。解析に当たっては信号の真の値の確からしさが重要で、計測対象の距離とは計測対象の真値を直接推定予測することができる。したがって信号の真値の信頼度によって結果が変わる可能性があることが指摘されている。
そこで、ノイズの影響だけが顧客が望まないものであるから、信号の効果とノイズの効果を完全に分離することを考えたのが標準SN比である。したがって、2段階設計では、まずノイズの効果だけを考えて最適条件を求めてから、信号の効果を β 1 = 1 {\displaystyle \beta _{1}=1} 、2次効果 β 2 = 0 {\displaystyle \beta _{2}=0} になるように要因効果図の制御因子でチューニングするのである。従来SN比に比べて再現性が高くなるのが特徴である。
従来のSN比は η = 10 log  β 2 σ 2 {\displaystyle \eta =10\log {\frac {\beta ^{2}}{\sigma ^{2}}}} で表し、標準SN比は η = 10 log  1 σ 2 {\displaystyle \eta =10\log {\frac {1}{\sigma ^{2}}}} で表される。
標準SN比は、目的機能でも基本機能でも用いられるが、ベンチマークと品質の比較をする場合には再現性は必要ないので、従来SN比を用いることになる。
パラメータ設計に入る前に重要なことは、時代の潮流を考えて、技術テーマを選択するのは技術責任者の役割であり責任である。技術開発テーマが決まったら、技術者が顧客の立場に立って「システム選択」することになるが、顧客が欲しい機能を考えて、理想機能を満足するシステムをたくさん考案することが大切である。考案したシステムの良し悪しを判断するのが「機能性評価」である。機能性評価はシステムとは関係なく、顧客が使う立場で信号とノイズを考えてSN比で評価することが大切である。
その後で、パラメータ設計(厳密にはロバスト設計という方が適切である)を行うのであるが、品質工学では「品質が欲しければ、品質を測るな。機能性を評価せよ」と言うことが合言葉になっていて、品質問題を解決する場合には、品質特性などのスカラー量は使わずに、理想機能( y = β M {\displaystyle y=\beta M} )を特性値と考えてパラメータ設計を行う。 パラメータ設計の手順は以下の通りである。
テーマの分析
目的機能の明確化
理想機能の定義( y = β M {\displaystyle y=\beta M} )
計測特性は何か(信号因子とノイズの選択)
SN比や感度を求める
制御因子を決める
直交表に制御因子を割り付けて、信号やノイズとの直積実験を行う
データ解析を行う
要因効果図を作成して最適条件と現行条件やベンチマーク条件を求める
確認実験で最適と現行の利得の再現性をチェックする
再現性が悪い場合は特性値やノイズや制御因子の見直しを行う