実習実験の目的 • • 現行と目標値の具体的数値を記す。数値がわからなければ設定する。 1 実習要因図と因子選択目標 ①QCで用いられる特性要因図と同じ。 ②チーム全員で作成する。 ③４０個以上 ④重要な因子を抽出する。 2 実習基本機能信号因子（ｙ： M： M2 M３ N1 N2 N３）誤差因子（ M1 ） ①ｙ＝βMの関係を考える。参考：物理法則、係数、単位 ②特性値は直接表現できない場合、代替特性を用いる。 ③誤差因子や環境因子の水準は、十分大きな誤差が発生するような水準を設定する。 3 実習制御因子と水準因子種類制御〃〃〃標示制御〃〃因子水準１水準２水準３ A B C D E F G H ①L18直交表へ８つの因子を割り付ける（だだし、標準L18ではA 因子が２水準）。 ②因子が制御因子、標示因子、誤差因子いずれかかを記載する。 ③水準は、現行条件が無い場合、標準値を水準２に割り当てる。 4 実習実験作業表（L18直交表割付） N o A B C D E F G H 因子 A 1 1 1 1 1 1 1 1 1 頂点上 2 1 1 2 2 2 2 2 2 頂点上因子 B 円円因子 C 小中 3 1 1 3 3 3 3 3 3 頂点上円大 4 5 1 2 1 1 2 2 3 3 頂点上 1 2 2 2 3 3 1 1 頂点上正方形正方形小中 6 1 2 3 3 1 1 2 2 頂点上正方形大 7 1 3 1 2 1 3 2 3 頂点上長方形小 8 1 3 2 3 2 1 3 1 頂点上長方形中 9 1 3 3 1 3 2 1 2 頂点上長方形大 10 2 1 1 3 3 2 2 1 頂点下円小 11 2 1 2 1 1 3 3 2 頂点下 12 2 1 3 2 2 1 1 3 頂点下 13 2 2 1 2 3 1 3 2 頂点下円円正方形中大小 14 2 2 2 3 1 2 1 3 頂点下正方形中 15 2 2 3 1 2 3 2 1 頂点下正方形大 16 2 3 1 3 2 3 1 2 頂点下長方形小 17 2 3 2 1 3 1 2 3 頂点下 18 2 3 3 2 1 2 3 1 頂点下長方形長方形中大因子 D 因子 E 平滑軽折れ目中グシャグ重シャ平滑中折れ目重グシャグ軽シャ折れ目軽グシャグ中シャ平滑重グシャグ重シャ平滑軽折れ目中折れ目重グシャグ軽シャ平滑中グシャグ中シャ平滑重折れ目軽因子 F 短中因子 G 0 小因子 H なし少長大多中長大 0 多なし短小少長小多短大なし中 0 少中小なし長短短大 0 大少多少中 0 多長小なし長 0 少短中小大多なし ①実験作業表に因子の名称、解析ソフトで得られた直交表配列に基づいた水準値を記載する。各実験で、有り得ない組合せがないかチェックする。 5 実習実験結果 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 A 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 誤差因子 N 信号因子 M B C D E F 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 1 3 3 3 3 2 1 1 2 2 2 2 2 3 3 2 3 3 1 1 3 1 2 1 3 3 2 3 2 1 3 3 1 3 2 1 1 3 3 2 1 2 1 1 3 1 3 2 2 1 2 1 2 3 1 2 2 3 1 2 2 3 1 2 3 3 1 3 2 3 3 2 1 3 1 3 3 2 1 2 G 1 2 3 3 1 2 2 3 1 2 3 1 3 1 2 1 2 3 H 1 2 3 3 1 2 3 1 2 1 2 3 2 3 1 2 3 1 N1 M1 1 0.88 1.09 0.78 0.72 1.06 1 0.72 0.88 0.87 0.6 0.87 0.87 0.59 0.75 0.63 0.59 0.62 0.75 N1 M2 1.5 1 1.57 1.18 1.03 1.25 1.38 1.18 1.12 1.09 0.73 1.22 1.07 0.78 1.06 1.12 0.66 0.94 1.09 N1 M3 2 1.19 1.88 1.59 1.56 1.44 1.62 1.56 1.22 1.43 0.94 1.59 1.44 0.97 1.37 1.32 0.94 1.19 1.41 N2 M1 1 0.72 0.9 0.87 0.97 1.06 0.75 1.12 0.79 0.91 0.5 0.91 0.75 0.62 0.78 0.62 0.6 0.63 0.62 N2 M2 1.5 1 1.4 1.31 1.35 1.19 1.18 1.07 1.25 1.5 0.75 1.31 1.43 0.84 0.97 1.19 0.81 0.94 1.1 N2 M3 2 1.16 1.81 1.38 1.31 1.53 1.47 1.4 1.68 1.5 1.03 1.42 1.4 0.94 1.47 1.34 1.04 1.31 1.4 6 実習要因効果図因子A 因子B 因子C 因子D 因子E 因子F 因子G 因子H +2.069540 η[dB ]因子効果平均( 16.55) 0 -2.069540 +1.349171 dB 感度の因子効果平均(-3.03) 0 -1.349171 １．２．３． 7 実習最適および現行（標準）条件因子最適条件現行（標準）条件 A: B: C: D: E: F: G: H: SN 比（db）感度（db） ①要因効果図の最大SN比の組合せの水準値と現行（標準）条件の組合せを記載する。 ②解析ソフトで得られたSN比と感度の値を記載する。 8 確認実験結果ＳＮ比（ｄＢ）推定確認特性値（ｙ）推定確認最適現行（標準）利得 ①最適SN比の組合せで確認実験を行う。 ②解析ソフトでSN比と感度を計算する。 ③解析で得られた推定値と実測値から得られた値を記載する。 9 実習経済性評価（オフライン品質工学）「製品バラツキはコストを増大させる。」形式的に下記のＡ０，Δ０の値を用い、例にしたがって計算してください。製品のバラツキがコストに影響する度合いが算出されます。次回もう少し詳しく説明します。 • • 損失関数損失L＝（A0／Δ02）σ2 （円） A0：不合格損失（円）、Δ0：許容差、σ2：品質特性値ﾊﾞﾗﾂｷ（分散）例パラシュートの着地点の許容差Δ0＝20mのとき、救護物資不良が１個発生し不合格損失A0 ＝2000000円を生じる。パラシュートの着地バラツキ分散σ2 ＝3m2を改善してσ2 ＝２m2にできた。コスト低減幅は現行損失 L0＝（A0／Δ02）σ2＝（2000000／202）×3＝15000円、改善損失L＝（2000000／202）×2＝10000円、従って、15000－10000＝5000円のコスト低減 10 が見込まれる。実習まとめ、今後の課題 • 目標に対する改善効果 • 確認実験値と推定値の差 • その他 11 【補足】交互作用交互作用とは、因子が他の因子と相互に影響し合う作用です。これを予め除去して実験計画を立てることが理想です。例えばプラスチック板の熱処理工程の最適化実験を考えましょう。熱処理温度６０℃～１５０℃、熱処理時間１分～６０分の範囲で実験したい。下表のように、熱処理が明らかに弱すぎる条件と強すぎる条件がある。弱すぎる／強すぎる条件は実験する必要がないだけでなく、実験してはいけないのです。こうして交互作用を除去して実験します。宿題の中に、水準１「少ない（１／２）」、２「標準」、３「多い（２倍）」と条件設定が記述されているものがその例です。６０℃ ８０℃ １００℃ １２０℃ １５０℃ １分弱すぎる弱すぎる１０分弱すぎる２０分４０分６０分強すぎる強すぎる強すぎる 12