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長野県品質工学研究会の活動報告(2023年4月&5月) [長野県品質工学研究会の活動報告(転載)]

※長野県品質工学研究会の公式ブログより転載(http://nqes.web5.jp/blog/
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長野県品質工学研究会
 2023年4月14日(金)に2023年度の臨時の研究会を長野県工業技術総合センター精密・電子・航空技術部門(長野県岡谷市)およびオンライン(Webex)にて同時開催した。(参加者:12名)
以下の4つの事例発表についてディスカッションした。
【事例発表】
1.「SN比が高くなると、ノイズ(誤差因子)に対してどうなる?」 ((有)増田技術事務所 増田雪也)
パラメータ設計をやる前と後で、ノイズに対してどうなるのかを紹介した。パラメータ設計後は、ノイズに対して強くなるので、ロバストな状態を実現できる。

2.「MT法 生産ライン適用への検討」(太陽工業(株) 葉玉知子)
センサーデータを監視し、金型破損や摩耗などの異常検知にMT法の適用を検討している。特徴量選択の手段に遺伝的アルゴリズムを用いた際の判別能力を考察した。
特徴量に標本線を用いる場合の判断方法などアドバイスをいただいた。生産ラインでの実証検証には至っていないが作業者による判断が困難な場合の選択肢の一つとして適用できるよう実用化に向け改良していきたい。

3.「Bブレーク条件出し」(KOA(株) 守谷敏)
角形抵抗器の個片分割では、分割ベルトの選定や大まかな条件についてはL18実験で条件選定を行っている。
今回はさらに細かな条件選定をL9実験で行った。制御因子を分割機の設定条件、ノイズは分割ベルトの新旧、特性値は分割した時の不良の発生率とした。
大まかな条件設定はできていたので、不良の発生はL9のうち1つ~2つの組合せしかなかった。
そのような結果から作った要因効果図なのでV字となる因子もあったが、不良の種類別に効果図を作り、そこから最適として選んだ条件での再現実験ではよい結果が得られた。

4.「定期保全の式の検討」(顧問 岩下幸廣)
品質工学講座2などに記載されている定期保全の式は、ストレスdがd^2=a*tの変化を仮定して、最適保全時間を算出している。他のdの変化パターンに対応するため、d=a*t^bとした場合の最適保全間隔を算出した。dの変化を計測し、冪関数で近似してbを求めると、dの変化パターンに応じた最適保全間隔を求めることができる。

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 2023年5月12日(金)に2023年度の総会および第1回研究会を長野県工業技術総合センター精密・電子・航空技術部門(長野県岡谷市)およびオンライン(Webex)にて同時開催した。(参加者:15名)
以下の3つの事例発表についてディスカッションした。
【総会】
令和4年度の事業報告および令和5年度の事業計画が承認された。本年度の会員数:16(正会員:11、特別会員:6、顧問:1)である。開催日程は全11回を予定している。活動内容は、「事例発表(会員の持ち回り)」、「合同研究会」および「講演会」である。
【事例発表】
1.「品質の評価」 (日精樹脂工業(株) 常田聡)
品質工学における品質の定義と損失関数の導出、および損失関数を用いた許容差の決め方について説明した。
出荷前の損失と出荷後の損失をバランスさせるために、経済的に許容差を決めることが必要である。

2.「MT法における、多重共線性の影響および一般化逆行列の効果の再考」 (日置電機(株) 永岡正敬)
MT法には多重共線性の問題があると言われるが、回帰分析で偏回帰係数を推定する計算と比べると、マハラノビス距離での逆行列によるベクトル線形変換の計算は性質が異なることから、MT法には多重共線性の問題はないと結論づけた。またランク落ちしたデータに対して、一般化逆行列を使ってマハラノビス距離の計算を試すケースがあるが、この場合の単位空間は、相関の絶対値が1の列をそれぞれ1つずつ残して、通常の逆行列で計算したものと同じになることを示した。
そしてこの状態で信号データの判別を行うと、次元が減らされた方向のマハラノビス距離はゼロになってしまうことを示した。

3.「交互作用の事前見当方法の可能性について ~直交表の2因子間の組合わせが全て現れるのを利用して~」(シナノケンシ(株) 辻希望)
直交表には2因子間の組み合わせが全て現れるのを利用して、利得の再現性を確認する前に、2因子間に交互作用があるかどうか、事前に見当出来るのかやってみた。
しかし、2因子間は総当たりだが、他因子は、未固定であるため、この影響がどれくらいあるのか?判断できない。
従って、交互作用の見当がつくと言えるのか?判断できない。
以上より、交互作用が小さい事例の時に、シミュレーションなどで、どのようなグラフになるのか見てみるのはどうかと、アドバイスを頂いた。
((有)増田技術事務所 増田雪也 記)
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