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品質工学会 Kazzの品質工学特集
品質工学に関するご意見やご質問を自由にお書きください。

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6143.品質工学シンポジウム2019inおおさか開催 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年10月9日(水) 16時52分
今回のシンポジウムのテーマは〜AI/IoTと品質工学の連携で社会問題/技術問題を解く〜ということで、初めて外部の講師を招いて活発な議論が行われた。
招待講師は国立情報研究所の石川冬樹准教授でAIの専門家である。参加した皆さんは品質工学研究会谷本会長や田口伸社長や各地の研究会のメンバーで活発な議論が行われた。

事例発表者は下記の順番に行われた。
1.単位空間を動的に生成することによる、機械設備・プラントの異常診断の精度向上」
蟹HI 茂木悠佑
MTシステムで設備を観察していると環境変化により単位空間が変わることがあるので環境ごとで単位空間を移動させて監視することを考えている。それを動的単位空間と考えて設備環境ごとで単位空間を移動させることを考えているとのことである。
システム自体がノイズ環境に弱いのであれば、システム自体のロバスト性を上げればよいのではないのだろうか。単位空間はシステムの理想状態で決めるのだから、単位空間が異なることの理解ができていない。

2.IoTの取り組みで分かってきた技術課題解決の難しさ
(株)エクセディ 薮田大輔
世界各地の工場で生産しているダンパーやトルクコンバータなどの品質や在庫管理を手動から電子化に置き換えて効率化を図っているが、いまだに技術課題の解決の難しさに直面している。

3.若い世代と品質工学を共有した30年ー日本大学非常勤講師を終えて
長谷川技術史事務所 長谷川良子

学生には紙コプタなどでパラメータ設計やMTシステムの教育を行ってきたが、ワシントン大学やいっとうこう
報道番組では、簡単に「異常診断して・・・」と流れてしまい、どうやって診断されているのかわか
らない。この授業で論理的に、しくみがわかり興味を持った。
• 本当に面白い話は、たとえ寝不足でも眠くならない。
• 就活でMT法のことを言ったら内定をいただけた。
• MTとIoTを活用すれば、すごいことができる!
• MT法を卒研に利用できそう。
卒研で衛星からの画像処理に利用しています。

4.基調講演
「AIによる品質・AIの品質」について国立情報学研究所 准教授石川冬樹の講演があった。
先生は「AIの品質」に絞って話をされたが、何を「100%」の基準にするか?性能の「精度」の難しさについては、品質を考えるべき対象として、Model RobustnessやSystem Qualityの大切さを強調されていたことは、MTシステムの考え方と共通している。

5.「人工知能の時代とMTシステム〜技術者はAIに職を奪われるのか〜」
アングルトライ(株)社長 手島昌一

1.MTシステムは人工知能か?
 JAXAの森田泰弘博士が、MTSを人工知能と呼びました。確かに使用目的はいわゆる人工知能と同じですが、計算プロセスには決定的な相違があります。人工知能の多くはデータマイニング(機械学習)と呼ばれる通り、機械が学習する。人間が文字を覚えるのと同じで、計算機が繰り返しによってパターンを学習する。ホーキング博士は人工知能が際限なく自己増殖して、やがては世界を破滅させると警告している。それは繰り返し計算で成長するという、増殖の素養を持っているからである。
 しかし、MTシステムは繰り返し計算をしない。MTシステムは人類に破滅をもたらすことなく、いつまでも人間に必要で安定な相棒であり続けるはずである。
2.AI(人工知能)の面白さと危うさ
 繰り返し計算で次第にパターンを学習する人工知能は、人間と同じように学習過程や結果に個性を持つことになる。物覚えが悪くなかなか学習が進まないのに、いったん学習したらしっかりと判定する知能もあれば、学習は早いけれども早とちりしがちな知能もある。学習が乱数に基づくことや、知能に与えるパラメータによって出来上がる脳みそが異なるからである。
 一方のMTシステムは一通りの数理ですから、結果に個性は生じないのである。誰が使っても基本的に同じ結果が出せる。
3.MTシステムは暴走しない人工知能
 暴走とは、制御不能に陥って滅茶苦茶をすることである。自己増殖型の人工知能は、「育ちなさい」というルールを与えるので、遠い将来には制御できない暴走を始める危険があるというのが、ホーキング博士などの心配の背景である。
 MTシステムは、パターン認識や監視機能という目的は人工知能と同じだが、暴走はしない。抑制の効いた品位を保っている。

イプシロンで MT はどんな役割を果たしたか
NASAの森田泰弘プロジェクトリーダーは人工知能(MT法)の役割について、次のように語っています。 「エンジニアから経験を抽出し、人工知能に教え込む。バルブの開閉などではモータに電気を流すが、電流の波形を形作るいくつかの特徴どうしの関係を見て、総合的に正常かどうかを判断する。医療の分野で言うと、心電図の診断を医者に代わって機械が行なっていることに相当する。 波形の特徴を個々に見
るだけではなく、「正常な場合にみられるはずの、波形を形作る特徴どうしの関係性」を人工知能に教えておき、人工知能は個々のデータのよし
あしではなく、いわば複数のデータどうしの関係性をみる。」

地震の予測は可能か?〜電子基準点情報を利用した巨大地震予測に関する研究〜
GPSを利用して、地面の動きを計測して地震を予測した研究で成果を上げた。
単位空間は自信のない期間をとり。地震リスクの少ない地点とリスク大の地点のマハラノビス距離をとって、移動単位空間の考え方で北海道地震の原因診断をした結果、地震発生の前のマハラノビス距離の異常で地震の予測に成功した。
しかし地震のような自然現象の予測は何を計測するかが今後の問題である。

6.「AI機械学習予測モデルのコンピュータ実験による量産プロセスの許容差設計」
ローム(株)山中貴光
製造ばらつきの改善にAI学習を取り入れたパラメータ設計と許容差設計を行っているが、商品開発段階のトラブルを製造段階においてパラメータ設計を行うことが間違った研究である。また、許容差設計の段階で機械学習の手法を使うことは間違っている。
目的ありきの研究が重要で手法が優先していることが問題である。しかも許容差設計に機械学習の手法を使うことも問題である。最近、開発段階における機能性評価やパラメータ設計がまともに行われていないため 、下流の製造段階でばらつき改善を行っている例が多いが、ノイズは製造ばらつきでなく、市場における環境条件や劣化を考えることが大切である。製造ばらつきもノイズの一つではあるが、改善効果は極めて低いのである。
コンピュータ実験であれば尚更のこと、制御因子の水準幅を大きく選んで制御因子の公差の水準もできるだけ大きくとって、制御因子との交互作用のSN比の改善でパラメータ設計を行い、許容差設計では最適水準の前後に±1.22σで品質特性のばらつきを求めることになる。最終的には寄与率の影響度を考えて、部品コストのバランスでスペックのばらつきを調整することになる。

7.パネルディスカッション
〜AI/IoTと品質工学の連携で社会問題・技術問題を解く〜
(パネラー)石川、手島、加藤 (司会)鐡見
鐡見会長の司会で、高度な議論が戦わされたことは大変有意義であった。内容は省略するが、機械学習によるパター認識と品質工学による理想状態などの単位空間からのMDによる認識診断や予測の考え方には、発想の原点が異なるのだから独自の判断で成長させることが大切だと考えている。問題や課題を解くにはどちらが効率的かを考えて行えばよいと考えている。

6142.MTシステムは人工知能である 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年9月18日(水) 14時6分
下記の文章はアングルトライ(株)の社長の手島さんが、機械学習が中心のAIに対して、MTシステムは一発学習だから暴走することがないと説明されていることについて感銘を受けた記事です。

1.MTシステムは人工知能か?
 JAXAの森田泰弘博士が、MTSを人工知能と呼びました。確かに使用目的はいわゆる人工知能と同じですが、計算プロセスには決定的な相違があります。人工知能の多くは「機械学習」と呼ばれる通り、機械が学習します。人間が文字を覚えるのと同じで、計算機が繰り返しによってパターンを学習します。ホーキング博士は人工知能が際限なく自己増殖して、やがては世界を破滅させると警告しています。それは繰り返し計算で成長するという、増殖の素養を持っているからです。
 しかし、MTシステム(MT法)は繰り返し計算をしません。一発学習です。MTシステムは人類に破滅をもたらすことなく、いつまでも人間に必要で安定な相棒であり続けるはずです。

2.人工知能の面白さと危うさ
 繰り返し計算で次第にパターンを学習する人工知能は、人間と同じように学習過程や結果に個性を持ちます。物覚えが悪くなかなか学習が進まないのに、いったん学習したらしっかりと判定する知能もあれば、学習は早いけれども早とちりしがちな知能もあります。学習が乱数に基づくことや、知能に与えるパラメータによって出来上がる脳みそが異なるからです。
 一方のMTシステム(MT法)は一通りの数理しかありませんから、結果に個性は生じないのです。誰が使っても基本的に同じ結果が出ます。

3.MTシステムは暴走しない人工知能
 暴走とは、制御不能に陥って滅茶苦茶をすることです。自己増殖型の人工知能は、「育ちなさい」というルールを与えるので、遠い将来には制御できない暴走を始める危険があるというのが、ホーキング博士などの心配の背景です。
 MTシステム(MT法)は、パターン認識や監視機能という目的は人工知能と同じですが、暴走はしません。抑制の効いた品位を保ちます。

6141.機能と損失 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年9月11日(水) 9時30分
世の中で品質工学が理解されない原因は、品質問題で困っている企業人に、問題解決型の開発を止めて、いきなり「品質を測らずに、基本機能を測れ」と言ったものだから理解できなかったのである。田口先生が自動車の殿堂入りしたとき、NHKの朝の番組で、アナウサーが問題解決はよく分かるが、基本機能は理解できないと言って頭をかいていたのを思い出している。
企業では問題を起こしているのだから、問題を潰して問題を解決したいのである。
損失問題を解決するのには、元の原因を正さなければならないことは誰でもわかるのだが、基本機能を解決すれば問題が無くなることが簡単に理解できないのである。
田口玄一は「基本機能」を理解させるために妥協して、品質問題を解決する方法として、品質特性を改善する方法を提案したのである。
しかし、技術者のあるべき姿は目的機能を満足する「基本機能」を考えることが第一であるから妥協してはならないのである。
こんなことを今更発言するのは情けないが、最近ではこのことを忘れた事件が多発していることが残念で仕方がない。

6140.最適解とは 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年9月10日(火) 12時29分
最適には部分最適と全体最適があるが、最適解は目的によって異なるのである。電力事情の場合、原発は部分最適であって全体最適ではないのである。。
一般的には、あるべき姿やありたい姿や目標値を満足する姿など平均値の目標値を到達すればそれが最適解と考えるのが普通である。
「山登り法」や「実験計画法」の場合には山の頂上や収率や効率が100%であればそこが最適値と考えるのである。ばらつきは等分散と考えて平均値の最適値を求めた後で低減するのである。しかも制御因子の水準を変えてもばらつきは変わらないのである。

品質工学では、平均値をばらつきで割った値で最適解を考えるのである。SN比でもマハラノビスの距離でも平均値をばらつきで割った値で最適解を求めることを考えている。
パラメータ設計では,制御因子の水準の端が最適解で、SN比の山型や谷型がある場合には、交互作用があると考えて、最適解を求める場合には、制御因子の「水準ずらし」を行って実験をやり直しするのである。
目標値への調整はSN比で最適条件を求めた後で感度(平均値)で行うのである。
サブシステムの最適化は本システムの最適化とはならないのである。したがって、サブシステムは本システムにとっては制御因子であるから、最適解は本システムで行わなければならない。
AI(人工知能)でもノイズの影響を考えず、スカラー量で目標値に合わせるだけでは最適解はえられないのである。

6139.バーチャル評価の現状と今後の期待 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年8月19日(月) 10時42分
品質工学誌Vol27 No4に首題の記事が載っていたので私見を述べる。
私は今までの学会の発表テーマを見て批判したことを述べてきたが、バーチャルパラメータ設計については問題を提起したが、バーチャル評価については反対しているのではない。むしろイノベーション世界では必要であると考えている。過去の事例の多くは、制御因子や誤差因子を使って最適化する方法に問題があると考えてきたのである。新しいシステムを創造するときには、バーチャルの世界でアブダクション思考やアウフヘーベンを活用して高度の立場から演繹的思考や帰納法的思考ではなく、アブダクション思考で、新しいシステムを創造することが大切だと考えているのである。
我々も現役時代には、S(ソフト)ーH(ハード)変換で顧客の要求を満足するシステムの技術化に成功したことがある。かつてからピューなど創造手法を使ってシステム選択した例はたくさんあるが、技術革新においてはバーチャル思考が必要なことは当然である。
スレッド6138でも述べたように、モノを作る前にシミュレーションを活用して新しいシステム設計を行うことは大切なことであることは当然なことである。
上記の機関誌の中でも、巨大なシステムや社会的システムの世界でバーチャル評価が必要であると纏めに書いてあるがその通りである。学会の発表テーマの中に新しい提案が出ることを期待している。

6138.映画「アルキメデスの大戦」の成果と品質工学 返信  引用 
名前:Kazz@管理人    日付:2019年8月14日(水) 16時24分
映画の内容

「日本と欧米の対立が激化の一途を辿っていた第二次世界大戦前の昭和8年。日本帝国海軍の上層部は超大型戦艦「大和」の建造計画に大きな期待を寄せていた。そこに待ったをかけたのは、海軍少将・山本五十六。山本はこれからの戦いに必要なのは航空母艦だと進言するが、世界に誇れる壮大さこそ必要だと考える上層部は、戦艦「大和」の建造を支持。危機を感じた山本は、天才数学者・櫂直を海軍に招き入れる。櫂の数学的能力で、「戦艦大和」建設にかかる莫大な費用を試算し、その裏に隠された不正を暴くことで計画を打ち崩そうと考えたのだ。櫂は日本の未来を守るため、海軍入隊を決意。持ち前の度胸と頭脳、数学的能力を活かし、前途多難な試算を行っていくが…。」

数学の天才役(菅田将暉)が数学の知識を使して、短時間に戦艦大和のコストを弾き出したのが、最終結論であるが、彼は難解な理論式のシミュレーションで、荒波のノイズの影響に強いロバスト設計を行い、短時間に戦艦のコストを求めたのである。当時、戦艦の設計は機能設計が主体で会って荒波などの気象条件などは殆ど考えていなかったのである。KAZZは品質工学の考え方を理解しているので、当たり前の成果と考えているが、当時の戦艦の設計にノイズを考えた設計はされていなかったのである。
当時、モノをつくらず計算だけでロバスト設計を行い、重量計算とコスト計算ができたのは素晴らしい成果だと考えている。
結果的には、戦艦大和は戦わずして海の藻屑に化したのだが、数学的知識を駆使してシミュレーションを活用したモノづくりが行われていたとしたら日本の敗戦の方向も変わったのではないかと考えている。

6137.AIやMTシステムでできることと、できないこと 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年7月20日(土) 11時13分
Ai(人工知能)や MTシステムにできることやできないことを考えてみた。
AI(人工知能)にできる事
  見て判断する(画像処理)
  聴いて判断する(音声処理)
  言葉を操る(自然言語処理)
AI(人工知能)にできない事
  クリエイティブ
  リーダーシップ
  起業家 などである。
現在のAI(人工知能)には特定の機能について、アウフヘーベンやパラドックスの世界でイノベーションを起こすためには難しいのである。
目で見たり聴いたりして物事を判断し様々なジャンルで活躍できる時代もそう遠くはないかもしれない。医療の分野でもAIやMTシステムを活用すれば多くの患者さんの命も助けられるので、他のビジネスでもこのAIやMTシステムが活躍してくれることを期待したい。
 
 しかし、いくら優秀だとはいえ人間のようにリーダーシップをとって人を導いてあげる存在になる事はおそらくないし、ロボットが起業家になるなんてこともないと思う。

6136.関西品質工学合宿研究会の感想 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年7月7日(日) 22時46分
7月5日と6日の二日間しあわせの村で例年通り開催された。

1.品質保証の悩みごとの相談(北陽電機の島崎康介氏の話)
 海外陸送による電子回路破壊の説明があったが、社内衝撃試験に合格していたが、インドの企業で想定を超えるノイズの影響で脆弱性を暴露した。
 企業の品質評価のやり方は現場の使用状態を想定せず、信頼性試験を行われているケースが殆どでユーザーサイドに立った品質評価を行っていない場合が多いのである。
 開発段階の品質評価は、ユーザーサイドの使用条件を調査することが大切だが、あらゆる場合を知ることは無理であるので、振動衝撃や温湿度のノイズに対してロバスト性を確保する機能性評価を行い、地球上のどこでも機能性が満足するような評価を行うことが大切である。
 出荷段階では、規格に対する合否の判断は必要であるが、機能性評価は開発段階で、機能限界を明確にして他社比較で機能性評価を行うことが大切である。
 開発段階における、デザインレビューのやり方に問題があるのである。
 
2.AIと品質工学とその課題(太田勝之理事)
 AI時代における品質工学の役割の説明があったが、MTシステムとAIシステムの比較を評価した研究は素晴らしく、今後の継続的評価を期待したい。内容は関西品質工学のHPで解説があると思われるので、詳細は省略するが、品質工学会ではあまり真剣な取り組みが期待できないので、関西QE研究会で先取りした研究を期待したい。
 AIに勝てる品質工学
 ・正常状態を重視する
 ・異常を研究しない
 ・主効果を重視する
 AIシステムとの違いを明確にする必要がある。

3.品質工学の普及活動(村田製作所)
 初心者に対する品質工学教育の説明があったが、教育はしても仕事の中で活用しないとのことである。
 私が説明したのは、スタタパルトや卵落下試験による教育の内容の説明があったが、教育も悪いことではないが、仕事上に活用しないことが問題である。
 村田製作所では抵抗やコンデンサーや誘導器の販売をしているのだから、レジスタントやキャパシタンスやインダクタンスについて他社比較を行うことに機能性評価を行うことで品質工学の普及が可能になるのだと説明した。
 今困っていることや問題を起こした技術者が品質工学を活用することで、普及はできるのである。教育はその活動を通じて勉強すればよいのである。教育が先行することは品質工学の普及には繋がらないと説明した。
 特に問題は、管理者自身が品質工学の考え方を勉強して、部下の仕事に対して開発の生産性を高めるような指導を行うことが普及に通ずるのである。そのために管理者の教育が必要なのである。
 最後に言ったことは、体重計や血圧計の計測精度の評価を行うことである。血圧計の信号は腕の真上と中間と真下の三水準で、ノイズはテニスグリップの有無で計測する。
 体重計の信号は、M1は人間だけでM2は人間+1個の錘、M3は人間+2個の錘、ノイズはN1は固い床の上でN2は軟らかいマットの上で計測する。

6134.クルマメーカーは泥棒より悪い 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年7月4日(木) 9時47分
田口先生は自動車会社は”泥棒より悪い”と言われたことを思い出している。
昨日、車の4個のタイヤを全部交換しました。給油の時にタイヤの空気圧を調べてもらったら、後ろのタイヤの1個の空気圧が極端に低く調べたところ側面のひび割れがひどかったのです。そこで、その他のタイヤを調べた結果、側面のひび割れや釘が刺さていたり、何かを踏んで裂けているところが発見されて、4個を交換することになったのです。アクアを買ったのは4年前ですがすでに2回総替えです。4個で9万8千円ですから4年間で20万円盗られたことになります。泥棒より悪いと先生が仰ったことがよく分かりました。いつパンクしてもおかしくない状態になっていたのです。タイヤの側面は薄くひび割れがひどいのです。メーカーの話では新車のタイヤは低コストで品質の悪いものを装着するそうです。
20年前のタイヤは丈夫で普通の使用であれば10年は異状なかったと思いますが、最近はどのメーカーも変わらないようです。これは給油所の話ですが、クルマの販売所に聞いても同じ答えが返ってきます。
タイヤ以外の部品の耐久性は向上しているのに何故タイヤだけが寿命が短いのか疑問です。メーカーの技術者がこの掲示板を見ていたら回答して欲しいですね。



6135.Re: クルマメーカーは泥棒より悪い
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年7月4日(木) 9時59分
ネットで調べてみたら、タイヤには「ひび割れ劣化剤」が入っていて4年が限界だと書いてありました。高速道路より街を走った方が曲がり角が多く、圧力のかかり方が異なるので劣化が激しいと書いてあります。

6133.京都八幡市の背割り堤の桜並木 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年7月3日(水) 10時24分
Original Size: 924 x 680, 299KB

4月5日に京都八幡の背割り堤の桜並木の見物に行ってスケッチしました。
桜は老木でいつ倒れてもおかしくない状態だった。


6132.ミステリツアー 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年7月3日(水) 10時4分
Original Size: 868 x 533, 321KB

3月17日から19日までミステリツアーの旅で九州旅行に出かけた。新大阪で新幹線に乗るまではどこに行くのか分からなかったが、岡山駅の当たりで九州へ行くことが分かった。その結果、鹿児島中央駅まで行くことになった。鹿児島でま敷島国際ホテルに1泊した。
二日目は霧島神宮ー関之尾滝ー鵜戸神宮ー堀切峠―青島神社へバスで行った。鵜戸神宮は登り坂200メートルの厳しい旅だった。神武天皇を祭った海岸の洞穴でその後青島神社まで歩いたが精一杯の旅だった。ホテルはフェニックスシーガイヤリゾートに泊まった。
三日目は天孫降臨の高千穂峡へ行き山の小学校で昼食を摂った後で、熊本城までバスで行って一昨年の地震で崩れた石垣の宇土櫓をスケッチして、熊本駅から新幹線で帰阪した。


6131.高知県の黒潮町の旅 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年7月2日(火) 23時26分
Original Size: 300 x 189, 47KB Original Size: 300 x 208, 63KB

5月26日と27日の二日間、高知県の黒潮カントリと土佐カントリでゴルフを行いました。
黒潮町の桂浜海岸は坂本龍馬の銅像があり、水彩画のスケッチをしました。
左図は桂浜海岸 右図は黒潮カントリ のスケッチです。


6130.岐路に立つ品質工学会 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年6月30日(日) 10時17分
RQES2019に参加しての所感を述べる。
結論から述べると、品質工学の本質からの逸脱ではないかと考えているテーマを散見した。

田口玄一は「品質を改善したかったら品質を測るな。機能性で評価せよ。」と言われていたはずであるが、発表テーマの多くが目的特性で評価していたのである。しかも、それを基本機能の機能性評価と考えているのである。
基本機能は顧客の願望である「目的機能」から、目的機能を満足する技術手段である自然現象を「基本機能」と考えているのである。目的特性は機能の部分的な特性であって、目的特性を改善しても機能性はよくなる保証はないのである。
そのことに警鐘を鳴らしたのが、発表テーマ25の「機能を考える意味を考える」で長谷部のっぽさんが解説されているのである。田口先生が「品質工学発表大会では機能性評価しか発表してはならない」と言われたことを忘れたのではないか。
最近の経営事情では、結果を重視されるために、目的特性の評価が行われているのではないかと疑うのである。勿論、目的特性の評価が悪いと言っているのではなく、目的特性は機能性評価の後で確認するためにチェックするのであれば問題はないのである。
また、新しいシステムを開発するために、目的特性を多用していることも問題である。
品質工学とBVDの融合を考えた発表も昔ら品質工学では考えてきたことで特に目新しい考え方ではない。
基本機能は田口玄一の独創で、最近は新しい基本機能の発表がないのが残念である。
今後の品質工学の発展はイノベーション(技術革新)の段階で新しいシステムを創造する分野で品質工学を活用することが大切で、そのための新しい技法の開発を望む次第である。

http://kaz7227.art.coocan.jp

6129.2019品質工学研究発表大会の感想 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年6月29日(土) 10時39分
久しぶりの参加であったが、第一日目の壇上発表の内容に苦言を申し上げたい。
1.産業用ロボットの機能性評価
ロボットの目的はXYZの決められた場所に決められた時間内で移動することが大切だが、測定精度の評価にXY平面だけの評価だけではなく、三次元の位置誤差を評価することが必要である。
2.ロータリエンコーダの機能性評価
入出力の誤り率をデジタルの標準SN比を活用して評価することが大切である。
3 .高加速度限界試験を活用したコネクタの選定
機能性評価を入力電圧と出力電流で評価すべきであるが、抵抗Rを測定して望小特性で電圧を固定して評価していたが、抵抗の機能性評価は電圧の水準を変えて、出力電流の機能性評価することが大切である。
いずれの場合でも、目的特性の目的機能で機能性評価をしているが、製品の機能一部を品質特性で評価していることが問題である。
転写性や目的特性の評価は基本機能ではなく、目的機能の評価である。
目的の評価を要求されても、基本機能の評価を考えることが大切ではないだろうか。

発表番号25でのっぽさんが「機能を考える意味を考える―過去の事例経験を基にしてー
で機能性の評価の大切さを説明されていますが、今更と考えるが、上記の事例発表を考えた場合、田口の本質を忘れているのではないか。時代が世の中のモノづくりの実態が結果しか要求されない企業の現状に警鐘を鳴らされたのである。

6128.セレンディピティとシステム創造 返信  引用 
名前:KAZZ@管理人    日付:2019年6月26日(水) 21時19分
新しいシステムを創造するときには、セレンディピティ(偶然の察知力)が必要であることは従来から考えられていたが、偶然からモノを見つけ出す能力は誰にもあるのではない。
今品質工学研究発表大会に出席するために、ホテルでTVを見ていたら、「珪藻土バスマット」が考えられたとき、左官職人の仕事が減ってきて、何か新製品ができないかと考えていた職人が考えていた時に、珪藻土は水分を吸収することから発明した製品である。
偶然であるが、左官職人が珪藻土の吸水力が大きいという察知力でとてつもない製品を創造したのである。
今後、品質工学は新しいシステムの創造の分野に活用することが課題になっているが、この場合でもセレンディピティの考え方で、世の中にないシステムを創造して、品質工学を活用して評価することが大切ではないかと考えている。

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