2023/05/16 (更新日: 2023/12/13)

品質工学、ここがわからない！と思ったら読んで！

「品質工学を勉強してもどうもよく、わからない」などと困っていませんか？

こういう疑問に答えます。

本記事のテーマ

品質工学、ここがわからない！と思ったら読んで!

おさえておきたいポイント

品質工学
ロバストパラメータ設計
タグチメソッド
手法に溺れるな！
数式と理論で理解しよう！

品質工学
ロバストパラメータ設計
タグチメソッド
のどの教科書も同じ書き方だから
それが正しいように見えるけど、
結局わからない、なぜ？

品質工学、ロバストパラメータ設計、タグチメソッド
結局わからない！
⇒ＱＣプラネッツが解決！

①２段階設計でばらつきを先に考える理由

品質工学のオリジナリティがある2段階設計つまり、

で、

ばらつきを先に考えるのが品質工学の良さとか言っているけど、何で逆じゃないの？という理由がわからないですよね！

これ、理由は簡単です。

データの構造式を立てた後、各項を２乗して和を取って分散分析しますよね。
分散を評価する分散分析している段階で、最初にばらつきからチェックしているんですよ！

ばらつきを先に考えるのは品質工学オリジナルの考え方ではないです。

実験計画法や回帰分析も品質工学のように、最初にばらつきを評価しているんですよね！

いろいろな種類の因子がありますが、覚えますか？　

因子の種類は覚えなくてＯＫ
むしろデータの構造式をどう定義する方がはるかに大事！

計算機が未熟な時代は、手計算でそこそこの結果がほしいので因子を区別していたんでしょうけど、今の時代は計算できるので、モデル式をどう定義するかの方が重要です。

品質工学独特な因子があると、実験計画法や回帰分析と比較しにくくなるため、解析結果の妥当性が見えにくくなります。

今の時代に合わないと考えます。

これが一番わからない！

別に一般の直交表を使えばいいし、データの構造式によって使うべき直交表が決まるので、直交表ありきはおかしい。
先にデータを特徴づけるデータの構造式を立てる方が大事

混合系を使う理由は、交互作用を避けたい理由であることは理解できますが、
そもそもデータを構成する要因は互いに影響し合うので、交互作用は必ずあります。
それを省くモデルを使って混合系直交表で解析するのは違和感があります。

また、混合系直交表は直交表の中でも突然変異みたいに、たまたま見つかった直交表なので、データの構造式をベースとするL8,L16,L27などの一般直交表を使った方がよいでしょう。直交表を自分で作るとL12,L18などの混合系直交表は特殊なものであるとよくわかります。直交表作ってみてください。

過去の偉い先生の教科書の流れと合わせようとする同調圧力を感じます。偉い先生であっても、時代は変化しています。今のＡＩや成熟した計算機を使って解析する我々の価値観と合わない教科書を勉強しても理解しにくい理由がここにあります。

確かに、昔は１つのデータを取るのが、非常に手間であり、手計算でどうにかした方が速かったですが、今は、まったく逆です。

データがあり、モデル式を立ててから、
仮説を十分に立ててから実験で確かめる時代です。

今の時代に合う考え方で品質工学を再定義したいですよね。

QCプラネッツはそんな思いで、必ず、データの構造式から話を進めます。

QCプラネッツの考えですが、

と考えています。

実験計画法を究めた後、全ての教科書を勉強して、１つの解法でできるにはどうしたらよいかをQCプラネッツなりに考えた結論です。QCプラネッツが自分で考え抜いて作った豊富な関連記事があるので、自信があります。

「品質工学、ここがわからない！と思ったら読んで!」を解説しました。