品質工学
火災の場合でも、ぼやや火事や大火事など真値が分からないので、項目ごとにメンバー(データ)を求めて、データごとのSN比と感度を求めて、両者からMTA法を使って単位空間の距離 D {\displaystyle D} を求める。単位空間の D {\displaystyle D} と単位空間に属さないメンバーの D {\displaystyle D} を比較する。
T法(1)(2)では項目に対してデータ数はいくらでもよく、 n = 1 {\displaystyle n=1} 個でもよい。
【項目診断の流れ】
単位空間データ、信号データを用意して、信号データの距離を推定する。
信号データを異常種類別に分類する
分類した信号データ(異常の種類)別に、距離を特性値として2水準の直交表を利用して要因効果図を作成する。
診断したい未知データの距離を特性値として、2水準の直交表を利用した要因効果図を作成する。
未知データの要因効果図と、既に分類してある信号データの要因効果図と比較して、同じ異常のパターンを探す。
機能性評価では、実験データの出力のエネルギー(ST)は、有効エネルギー(Sβ)と有害エネルギー(SN)の和でピタコラスの定理で表されるから、ST=Sβ+SNとなる。顧客の満足度を表すSN比は、有効エネルギーと有害エネルギーの比で考えることができるから、
SN比(η)=(Sβ/nr)/(SN/nr)=Sβ/SN デシベルでは10log(Sβ/SN)
感度(S)=10log(Sβ/nr)
で表される。新SN比は、信号の水準数やデータ数に関係ないことが特徴である。MT法でSN比を求める場合、従来SN比ではSβ<Veの場合はη=0として考えるが、新SN比では総べてのデータを採用できることが特徴である。SN比は相対比較であるから、利得の改善に意味があって、SN比の絶対値は問題にしないという考えが従来SN比であるが、絶対値も変わらない新SN比の方が損失関数を求める場合には便利である。