2024/04/19

【超実践品質工学】品質工学で扱う「品質」とは①

  品質工学で扱う「品質」とは①

  普段,私たちが「品質がよい」というとき,それは何を意味しているのでしょうか.インターネットの表現からいくつか例を引いてみましょう.

 「○万円のインプラント治療.安くても品質が良い理由」

 「○○県の農作物は品質が良い」

 「テレビ・ラジオの受信品質が良い」

 「飲み物の品質が良い,○○ホテルのリバーサイドカフェ」

 「品質が良い日本製シルバーメタリック○○(製品名)」

 「品質がよいみんなのウェディング」

 「○○(放送局)の情報は品質がよいのでしょうか」

 「○○(宿泊施設)の温泉の品質が良い」

 ・・・いやはや,いろんなものに対して,品質が良いといえるものです.その製品を手にしたり,サービスを受けたりしたときに,他より感じが良くて,コスト的にも満足である,安心できる,自分の要求や好みに合っている…というのが全体的な意味でしょうか.

 携帯ミュージックプレイヤーやタブレットコンピュータ,携帯電話などで,必ずA社の製品を選ぶというファンが一定数いますね.その製品のデザイン(外観),ユーザビリティ(使いやすさ),持ったときの感覚,A社の製品に対する考え方…等々に魅力を感じて,多少他の部分―――価格が高いことや,一部の機能がついてないこと,あるいは耐久性が弱いことなど―――は目をつむってもA社の製品のお客様であることに満足を覚えるのでしょう.あるいはそのような自分に満足を覚える人もいるでしょう.高級車やバッグでも特定のブランドのファンである人がいますが,これも似たような感覚なのかもしれません.

 このような意味での品質を「魅力的品質」といいます.魅力的品質は,好みは百人百様であり,これが正解とよべるものありません.これは,どんな製品を企画して市場に投入するか,どんなイメージ戦略で売るのか,高級感を出した方がよいのか,デザイン,風合い,使い勝手などの差別化は…といったことがポイントとなる品質です.どちらかというと,マーケティング部門や製品企画部門に関係がある内容で,設計・開発の方には「あまり関係ないな」と感じる分野かもしれません.魅力的品質の一つの特徴は,それを洗練,高度化させることで,大きくお客様の満足度を上げられることにあります.(つづく)


2024/04/16

【超実践品質工学】設計・開発プロセスのここが問題!目指すべきプロセスとは?②(つづき)

  設計・開発プロセスのここが問題!目指すべきプロセスとは?②(つづき)

 製造段階での「品質管理」は,戦後に活発化した組織的な活動や統計的な手法の活用によって,世界一といえるレベルに到達・成熟してきました.また製造の自動化・IT化,さまざまなフェールセーフ,エラープルーフ などの対策により,人による作業のばらつきやミス,勘違いなどによる不具合も起こりにくくなりました.それでも製造の間違いやミスが多いとすれば,それは製造しにくい設計がまずいからと考えるべきです.品質保証部門や品質管理部門で行われる製品や半製品の検査についても,検査にパスした「合格品」が使用段階でトラブルを起こしていることから,検査が漏れているのではなく,そもそも「合格品」の定義が間違っているということでしょう.合格したものはお客様の使用段階で不具合とならないように設計しておく必要があります.どのような状態を合格品として,何を(どんな特性値を),いくらの範囲で(どのような合否基準で)検査するのかを決定するのは,図面や仕様書を規定すべき,ほかならぬ設計・開発部門です.購入部品が起こしたトラブルについても,部品の評価基準を決めて,部品を選定した設計・開発部門です.部品評価の実務は専門の部隊が行っている場合も多いですが,その基準(方法やスペック)を決めるのは,やはり製品設計に精通した設計・開発部門の役割が大きいといえます.これらをまとめたのが,図表1.1.2です.

 このように,設計・開発部門は製品の性能,品質,コストなどについて,大本のところで大きな責任を担っていることがわかります.そのため,使用段階での不具合の要因を整理すると,冒頭のようにほとんどが設計・開発段階に起因したものになるわけです.未知の事柄も多く,検討すべきことが多い上に,不具合が起こったときには現在の開発を置いても対応に駆り出されるのですから,設計・開発部門の方が忙しいのもうなずけます.

図表1.1.2 不具合の発生要因と設計・開発部門の役割


2024/04/15

【超実践品質工学】設計・開発プロセスのここが問題!目指すべきプロセスとは?①

 市場不具合の原因は,設計・開発段階で70~85%を占める

 自動車,家電製品,衣料品,食品,医薬品のような工業製品,あるいは発電所,電鉄,トンネルなどの社会インフラ,宇宙に打ち上げられるロケットや人工衛星に至るまで,人が作り,形があるものは,ハードウェアとよばれます.毎日のようにハードウェアの故障や安全性の問題,検査データの改ざんや手抜き工事,開発や検査のしくみ・組織のまずさなど,さまざまな形でハードウェアの技術の問題点が報じられています.いったい,我が国のものづくりはどうなっているのだ,という懸念をお持ちの方も多いと思います.意図的な改ざんや,想定外(と当事者がいっている)不具合が報じられる一方で,大部分の製造業や建設業等では日々技術開発にしのぎを削り,品質やコスト,サービスの改善に真摯に取り組んでいるのです.それでもさまざまな理由で,十分に不具合を予測できずに上記のような問題が繰り返し発生します.製品がお客様の手に渡り,使用される段階でのトラブルはどのようにして起こるのでしょうか.本書では主に工業製品を取り上げてその問題を考えていきます .

 ある調査 によりますと,図表1.1.1に示すように,AV製品のクレームの85%が設計責任であると報告されています.つまり製造不良などの生産部門の責任や,検査もれなどの品質保証部門の責任は高々15%ほどだというのです.これは一例にすぎませんが,クレームやお客様の使用段階での不具合の大半は,設計・開発段階の要因(購入品の評価・選定も含む)によると考えられています.つまり,設計・開発段階での仕事の質や,どれだけリソースを有効に投入したかによって,製品品質の大半が決まってしまいます.これはなぜなのでしょうか.(つづく)

図表1.1.1 製品クレームの要因の一例

出典:N-TZD研究会報告書 http://qcd.jp/pdf/corporateActivuty/n-tzd-R.pdf


2024/04/14

最高に魅力的な仕事には、必ず統計学が必要になる

 統計データほどセクシーなものはない。積極的に使いこなそう。インターネットの世紀で最高に魅力的な仕事には、必ず統計学が必要になる。それは限られたオタクの世界に限らない。 ハル・バリアンは「個人にとって間違いのない選択肢は、値下がりしているモノと補完性のある分野で専門性を磨くことだ」と指摘している。データは、それを処理するコンピューティング能力とともに、確実に値下がりしている。私たちはビッグデータの時代に生きている。ビッグデータを理解するには、統計のプロが必要だ。データの民主化は、それを分析できる者が勝者となることを意味している。 データは二一世紀の剣であり、それを使いこなせる者がサムライだ。 だから戦士たちよ、剣を研げ。統計学を身に着けるのだ。

「数字は苦手なんだけど・・・・・・」という人もいるかもしれない。とくに後ろのほうに座っている、派手なカラーシャツを着たそこの君。だが心配はいらない。 希望はある。適切な質問を投げかけ、その答えを解釈する能力も、答えそのものを導き出すのと同じぐらい重要なスキルだ。どんな業界で働いていようとも、適切なデータを適切に処理することが、正しい意思決定にどのように役立つかをきちんと理解する必要がある。数字が得意な人々にどんな質問をするべきか、またその答えを活用する最適な方法は何か、学習しよう。 数字に強くなくても、賢明な選択のための数字の使い方を習得することは可能だ。

エリック・シュミット、ジョナサン・ローゼンバーグ著「How Google Works」より。


わかりやすい品質工学(タグチメソッド)のコンサル・研修・オンラインセミナー(ウェビナー)・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト

Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった!超実践品質工学」

2024/04/13

「業務改善の面白さを実践しながら伝えていきたい」などのの生の声をご紹介②

  設計品質リーダー育成コースにご参加いただいた塾生からの声をご紹介いたします。いずれも経営幹部様への成果報告会で本人の口から報告された、気づきやリーダとしての心構えに関する生の声です。受講生の成長や熱気を感じてください!

☑金額等の定量的な数値で問題点を明らかにする事で、問題の重要性・緊急性を関係者に共有しやすい。

☑困難なテーマほどリーダーが行動し、周りの協力を得ながら推進する。

☑品質工学の手順で結果を出すだけでなく、得られた情報を元にどう改善すべきかを考察する重要性を学んだ。

☑コース参加メンバーで議論することにより異なる視点からの意見や他事業部での活動情報を得ることができる。

☑「提言書」としてまとめることで、改善活動の価値を自身で客観的に把握するとともに、上位者に簡潔に提案することができる。

☑提言書は一定の雛形を用いて短時間で業務改善提案が可能なツールである。これを活用を推進することで、業務改善の面白さを実践しながら伝えていきたいと思う。

☑事実に基づく分析や、相手にわかりやすいデータの見せ方による説得力の大切さを学んだ。

☑仕組み一つでも設計者が、つい手を抜きがちなところを早めに指摘してもらえる効果がある。

☑上市後、如何に設計変更せずに済ませられるか、との視点が利益に繋がる。

☑課題を見過ごしたり、先送りにしていた。「変わらねば」との意識が強くなった。

☑これまで経験則や想像で手当たりに設計し、試作→評価→手戻り・再設計といった非効率的な設計・評価手法を改めることができると感じた。

☑効果金額の規模感を事前に知ることで、限られたリソースで会社の利益に貢献できる。

☑はじめは難しいイメージだったが、先生の説明で仕組みが理解でき、さらに実践で開発効率化に有益なツールであることが「発見」できた。

☑開発設計にとどまらず、QFD等の手法を営業や事業企画部門と共有して活用していく。

オンラインセミナー、コンサル等、お気軽にお問い合わせください。

2024/04/11

「自分の取り組みで大きな金額を動かせることが分かった」などの生の声をご紹介①

  


 設計品質リーダー育成コースにご参加いただいた塾生からの声をご紹介いたします。

いずれも経営幹部様への成果報告会で本人の口から報告された、気づきやリーダとしての心構えに関する生の声です。受講生の成長や熱気を感じてください!

☑社内の様々な人に接することで当社内の業務を知るきっかけとなり視野が広がった。その中で、様々な部署の仕事の進め方が今後の自分の業務改善に つながることがわかった。

☑期間や費用等、明確なビジョン・目標を開発初期より持ち、それらを部下としっかりと伝えて共有することで、生産性の高い組織をつくることができると感じた。

☑不良損失を未然防止することで、会社の利益に貢献できること、コストに対する意識を今まで以上に持つようになった。

☑実際に効果試算の数値が出てくると、ふだん意識していない程の効果があり、当コースで実践した提言/改善活動の有用性を改めて感じた。

☑お客様のための品質であることを再確認した。また、自分の取り組みで大きな金額を動かせることが分かった。

☑リーダーとして“この人が言っているなら大丈夫” と思われる技術者となるべく、現状に満足せず、期待の一歩先に進んでいく。

☑まだ”ばらつき”に対する考え方が弱い。ばらつきを考慮した設計、製造ができるように、知見や考え方の定着を牽引する人材になる。

☑改めて世の中とのギャップに気づいた。現状分析により理想との差、講師出身企業などとの他社との差。

☑クレーム対応は顧客満足向上のチャンス。その場しのぎではなく、お客様を第一に考えた対応を実施していく。

☑提言書によって最初に計画を整理できた。実際に取組む時にはアウトプットをイメージできるので、業務をブレずに遂行することが出来た。

☑講師や活動メンバーから、具体的な実施アドバイスを頂いた。自身の枠にとらわれずに活動するメリットを改めて感じた。

オンラインセミナー、コンサル等、お気軽にお問い合わせください。

2024/04/09

「品質が悪い」ということが具体的にどういうことなのか

  先日ある会社様へのコンサルで、「製品の品質が悪いので、製造工程の上流(投入材料、製造条件など)にもどって、工程条件と品質の関係を調べている」との相談を受けた。

 お手伝をし始めたきっかけが品質工学や多変量解析であったため、そのようなツールを使ったデータ解析を行っているようだ。しかし、確認のためその活動の目的を聞いても、どうも腑に落ちない。どうもデータ分析が目的になってしまっているようだった。

 そこで、こちらから「品質が悪い」というのは、具体的に以下のどのケースなのかを再度訪ねた(ここでは、企画の品質、すなわちその製品が売れるかどうかにかかわる品質は除外している)。

1)そもそも図面通りにものが作れず、適合品が十分にとれない問題(この場合、適合品が所定の機能、性能をもつことは前提にされていることが多い)

2)図面通りに作って、そのようになっていることも工程管理や検査によって確認しているにも関わらず、正常に機能するものが十分にとれない問題

3)上記をクリアして良品を出荷したにも関わらず、客先や市場でトラブルを起こす問題(出荷試験モレによる初期不良を除く)。

 これらはそれぞれ原因が異なるし、責任部門も異なる。つまり、「品質が悪い」ということが具体的にどういうことなのかを、活動する本人たちがしっかりと認識していないと、正しい活動にならないし、品質がなかなか良くならないばかりか、かえって悪くなってしまう場合もあるだろう。医者が患者の病状を知らずに治療をするようなものである。一部のコンサルタントでも、このような区別があいまいな人もいるので注意が必要だ。


1)は、標準どおりの作業で、図面どおりモノが作れる製造工程の工程能力(設計中央値に近いものを数多く作れる能力)の問題である。工程設計を行う生産技術部門によって実施する、工程設計段階の問題である。もう1つは実際にその工程を運用、管理する製造工程内の品質管理の問題である。前者の設計がうまくいっていないと、後者の活動の効果は限定的であるのはいうまでもない。
 なお、製造工程についても信頼性の問題が重要であり、上記の設計に含まれる。すなわち工程で規定される5M要素(材料、人、機械設備、方法、計測)に逸脱(間違いや変化など)が生じたときの影響を事前に想定して、工程設計にその対策を講じておく設計である。この工程の信頼性設計のチェックの用いるのが工程設計FMEA(PFMEA)である。

2)は図面通りのものが機能しないのだから、製品設計の中の機能設計(少なくとも設計中央値で目的の機能を発揮する設計)の問題である。この設計ができていなければ、たとえ製造段階でばらつきなく図面通りに製造しても、目的の機能をもつ製品はつくれないことになる。このような設計が製造段階まで流出したのだから、機能設計がまずいだけでなく、それをチェックするためのしくみ(デザインレビュー、機能試験など)も不十分であるということだ。機能や性能の上限は、どのような技術手段を選ぶか(システム選択)でおおむね決まってしまうので、大本をたどれば、源流の研究開発の段階の活動の不十分、不備
も考えられよう。
 なお、実際は製造でもばらつきが発生するため、設計中央値に適切な許容差をもうけて、その範囲の製造ばらつきが生じても機能する設計(許容差設計)も必要となる。その許容差の中でモノが作れるかどうかが1)の問題である。

3)は、良品(図面通りに作り、所定の社内試験や検査に合格したもの)が、市場(輸送、保管、使用のすべての段階)において、環境条件の違いや、ストレス、経時変化による劣化などの影響によって、故障(初期の機能や性能が低下、場合によっては完全に停止)する場合である。このような事態は、ユーザーの「これくらいの条件では使用できるだろう」「これくらいの年数は使用できるだろう」という暗黙の期待を裏切るので、クレームやブランドチェンジにつながる。
 これに対する事後の対応は品証やCS部門などになるが、そもそもこのようなことが発生しないように責任をもつのは、製品設計のうち信頼性設計とよばれる部分である。2)で製品設計には機能設計が必要と述べたが、それに加えてこの信頼性設計が必須となる。このような設計が市場段階まで流出したのだから、信頼性設計がまずいだけでなく、それをチェックするためのしくみ(製品設計FMEA(DFMEA)、デザインレビュー、機能性評価、信頼性試験など)も不十分であるということだ。

 冒頭の会社様の問題はおもに2)の問題であることがわかった。このように、現在起こっている「品質の問題」というのがどのような現象で、どこの工程(部門)の仕事に問題があるのかの根本原因をつきとめて対策を立案する必要がある。きわめて基本的なことだが、ちょうどそのような場面に遭遇したのでメモ程度に残しておく。

わかりやすい品質工学(タグチメソッド)のコンサル・研修・オンラインセミナー(ウェビナー)・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト

Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった!超実践品質工学」

2024/04/08

独占インタビュー!? データエンジニアリングの重要性について語る!


 

聞き手

ジェダイトさんは社名の由来にもあるとおり、日本産業にこだわりを持っていますね。


つるぞう

その通りです。日本の一人当たりGDPは、3万6230ドルで、韓国、台湾、中国より高いものの、OECD加盟国34か国で20位です(2015年度)。残念ながら1970年以降最も低い順位になってしまいました。※インタビュー当時の数値データです。

聞き手

どのようにしていけばよいのでしょうか。

つるぞう

日本の特に製造業の国際競争力強化に向けては、税負担の問題や各種規制の問題も大きいですが、やはり日本企業の「製品・サービスの性能・品質」「研究開発・技術」という”強み”をより強くして戦っていく必要があります。

聞き手

その中で最近は、ビッグデータやIoT(モノのインターネット)の利活用に代表されるような「データサイエンス」が次の柱として取りざたされています。

つるぞう

GoogleやAmazonのような超巨大企業はともかく、多くの一般企業ではこれらの言葉が先行し、「溜める」ことが目的化してしまい、肝心の「使って」事業貢献までつながっているところが、まだまだ少ないのが実態です。

聞き手

なぜデータサイエンスが言われているほど事業成果につながっていないのですか。

つるぞう

その理由は、データサイエンスによるビッグデータ活用のためには、活用の目的やビジネスモデルの明確化、データサイエンティスト育成または外注、高速・大量データ処理のための情報システムへの多額の投資、等のいくつかのハードルにあります。10年後20年後を見据えたときには確かにこの分野にかかる期待が大きいことは理解できます。

聞き手

ジェダイトさんの「データエンジニアリング」もそのような技術の一種なのでしょうか。

つるぞう

そうではありません。事業の損益に重要な1~数年先を見据えた場合、ほとんどの組織や企業が活用しているデータは、いわゆるビッグデータ(*1)でありません。半導体工場などのの量産プロセスから日々出力される大量のデータも、従来の統計解析で処理できるような「ふつうのデータ」なのです。もちろん、エンジニアが研究開発や実験のために採取するデータの量に関しては、言うに及びません。

聞き手

「データエンジニアリング」では扱うデータもやり方も違うのですね。

つるぞう

その通りです。当社は、この日常扱う大量のデータを、事業貢献のために迅速に利活用するための「データエンジニアリング」を推し進めています。これらに用いる手法は、従来から活用されている統計解析や信頼性工学はもちろん、実験データを飛躍的に効率的に採取し、製品やプロセスを迅速で改善・最適化するための品質工学を含みます。特に品質工学は日々進歩しており、また一般には難解と考えられているため、活用すべきである製造業での普及は遅々としています。

聞き手

逆に言えば、データエンジニアリングを駆使できれば他社や諸外国と差別化が図れるとうことですね。

つるぞう

そういうことです。データエンジニアリングのさまざまな手法を駆使して、活用できるデータを増やしていくことで、製品の価値向上(性能・品質)、生産性向上、ロス低減などの事業貢献を地に足をつけて加速し、差別化することができます。

聞き手

統計解析や品質工学を活用するコンサルティングは従来もあったかと思いますが。

つるぞう

当社は「超実践品質工学」などの独自の方法論によって、分かりやすく、成果につながる「データエンジニアリング」で製造業をお手伝いします。詳しくは、「ジェダイトが選ばれる5つの強み」をご覧ください。

聞き手

それによって、業績向上・顧客満足、ひいては世界競争力強化、日本産業の復興につなげていくということなんですね。

つるぞう

それが、当社の使命と考えています。

聞き手

ありがとうございました。


*1)「3V」と言われる、「Velocity:高速に更新され」、「Variety:広範囲・非定形なデータ」であり、結果として「Volume:大量」となるデータのこと。

本ウェブサイトのモデル写真はイメージです。


わかりやすい品質工学(タグチメソッド)のコンサル・研修・オンラインセミナー(ウェビナー)・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト

Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった!超実践品質工学」

2024/04/05

通算3000テーマ以上指導し、累計120億円以上の活動成果

 株式会社ジェダイトでは、「わかりやすく、成果がでる」をモットーとして、国内製造業様の開発・設計の生産性と価値向上、人財育成を支援します。

 Amazonの経営工学カテゴリで1位となった「これでわかった!超実践品質工学」(増刷継続中)の著者で技術士の、つるぞうこと鶴田明三が直接指導。

 前職の大手電機メーカから現職まで約30年間培った経験とオリジナルのノウハウ・メソッドで、数々の品質改善、生産性向上、約1000名の設計品質リーダ育成の実績を挙げてまいりました。

 本職だけでも通算3000テーマ以上指導し、累計120億円以上の活動成果を上げております(※顧客様試算数値集計)。

 コンサルティング顧問契約、設計品質リーダ育成、社内研修、オンラインセミナー(ウェビナー)・講演、解析ソフトウェアのご紹介・販売まで、多岐にサポートいたします。

わかりやすい品質工学(タグチメソッド)のコンサル・研修・オンラインセミナー(ウェビナー)・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト

Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった!超実践品質工学」

2024/04/04

「質問もごまかすことなく明確に答えてくれた」などお客様の声をご紹介!

  セミナー・研修にご参加いただいたお客さまからの声をご紹介いたします。

いずれも受講後アンケートから得た、生の声です。ありがとうございます。


非のない良いセミナーだった。東京にも来てほしい。大阪のみではもったいないです。
※全国対応いたします。

タグチメソッド、信頼性、統計、機械学習。何を聞いても的確に答えてもらえて、とても心強かったです。

☑本で読む100倍以上理解できました!

☑とにかくセミナー内容が濃い!初めて知ることも多くためになりました。

品質工学の社内導入に当たっての前段階での本質的な説明部が丁寧で大変理解しやすかったです。

10年以上の疑問が一気に解けました。先生の講座を受けないと、何年も遠回りすることになります。

☑他の市販テキストには記載されていないことも含まれており分かりやすかったです。まず鶴田先生の本を読むべき

☑こちらのつたない課題説明に対しても丁寧に紐解いて、自分の理解以上に整理いただけました。

☑以前他社でボールを飛ばす研修を受けたときには、手順しか理解できなかったが、この講座で真の意味がわかった

☑交互作用にについて実験前、実験後の対応策を整理して説明してもらえた。このような相談相手が社内にほしい

これまでは抜けだらけということが認識できて怖くなった。DRの前準備が大事ということがわかった。


☑社内でもすでに活動しているが、基本的な部分の抜けや勘違いがあったと感じた。

☑具体的な講師の事例がよかったし、質問もごまかすことなく明確に答えてくれた

☑質疑応答にたくさんの時間を割いたので、色々な視点・気づきがあり大変よかった。

☑何でも答えてくれるので、実は社外講師を鶴田先生おひとりに集約しました

☑率直な感想は「もうちょっと講義を受けたかった・・・!」でした。分かりやすく、面白く、あっという間でした。


オンラインセミナー、コンサル等、お気軽にお問い合わせください。

2024/03/27

自由度も純変動も不要!簡単明瞭「エネルギー比型SN比」

 著書 「エネルギー比型SN比」の著者による講演の要旨を下記に示します。講演時間は3時間程度で、特典として、講演資料(電子ファイル)、Excelのエネルギー比型SN比計算Excelシートが付き、御社内で自由にご使用になれます。講演時間を適宜調整したり、演習を入れたりもできますのでご相談ください。オンラインセミナー実施中。

「エネルギー比型SN比」

1.機能性評価とSN比
・市場不具合の85%が設計責任
・後になるほど高くなる修正コスト
・悪魔のサイクル
・品質工学とは「いいものを速く・安く作るための評価・設計技術」
・信頼性試験に潜む、3つの壁
・早く・速く、市場での品質の実力が分かればよい
・なぜ飛躍的短時間で評価が行えるのか
・めざす開発プロセス
・品質工学習得の基本方針
・機能性評価の使いどころ

2. SN比とはなにか
・有効エネルギーと有害エネルギー
・SNとは何か~SN比が良い例と悪い例
・SN比を活用することでできること、メリット

3. 従来SN比の問題点
・従来のゼロ点比例SN比の考え方(SN比は入力の-2乗の単位をもつ)
・信号の大きさが異なるとSN比が公平に比較できない
・入力信号の大きさが異なる場合の例
・従来の非線形標準SN比の考え方(座標変換)
・データ数が異なると、SN比が公平に比較できない
・入力信号の水準数が異なる場合の例
・従来はSN比の種類によって計算方法がばらばら
・従来は計算が複雑(自由度、偶然誤差Veへの分解)

4. エネルギー比型SN比
・エネルギー比型SN比とは
・出力をほしい有効成分と、ほしくない有害成分に分けて比をとる
・エネルギー(2乗和)分解の計算イメージ
・通常の計算は、全2乗和と有効エネルギーだけ
・簡単な例題
・著書付録のツールで計算できるSN比(標示因子、不ぞろい)
・エネルギー比型SN比では静特性も同じ
・例題によるエネルギー比型SN比の効果の検証


スライドイメージ

オンラインセミナーも実施中。

おすすめの品質工学の本 「これでわかった!超実践品質工学」

2024/03/26

最終目的は「顧客満足の創造と、売上・利益の拡大」~設計品質リーダー育成コース

 株式会社ジェダイトでは目先の問題解決だけでなく、経営実行の技術的中核となる、設計品質推進リーダーを育成することを念頭においたお手伝いしています(その中で必ず定量的な効果も示していきます)。

 ここではこのような活動の継続の重要性についてお話します。

 弊社の提供する設計品質リーダー育成コースは1年間としていますが、その後も実践を継続して経験を重ねる必要があります。1年間だけではいわば仮免状態で、通常はまだすべてを自立してリピートできませんので、社内の推進事務局やリーダーコース卒業生、社外講師のアドバイスを受けながら進めていきます。

 またこのような活動を継続していくためには、社内での大目的の共有と得心、しくみ、成果見える化が必要です。つまり1期(1年)単位の成果を数値(できるだけ金額)で示し、それを積み上げていくことにより、幹部に活動の理解を得て、活動リソースを供給いただくことが必要です。

 他社様(弊社がお手伝いしていないところ)では、「上層部が変わったため、言うことが変わり品質工学の活動が頓挫した」というようなことが聞かれます。これは、
 (a)社内で大目的が共有できていないこと、
 (b)社内のしくみになっていないので安易にやめれること、
 (c)成果が見えないため活動がないがしろにされてしまうこと、
などが原因です。

(a)の大目的については、「品質工学を導入(推進)する」ではなく、「設計品質を良くするため」であれば反対する人はいないはずなのです。設計品質を良くすることでお客様に迷惑をかけない、また手戻りの時間を減らして技術者たちの創造的な時間を作るために行う活動です。最終目的は「顧客満足の創造と、売上・利益の拡大」です。講座の中でも話していく内容です。

(b)のしくみについてはさまざまな観点がありますが、まずはリーダー育成コースを活用して、「人づくり」の仕組み化をしていきましょう。

(c)の成果の見える化は初めから必要です。前期の提言書作成のなかで指導していきますので、前期末の提言書報告のときまでに、指標と効果試算は明確になります。また後期の成果報告のときに、今後の見込みを含めて成果の見える化をします。

 このような活動を継続していくためには、社内での大目的の共有と各階層での得心、しくみの構築、成果見える化が必要となります。つまり1期単位の成果を数値(金額)で示し、それを積み上げていくことにより、幹部に活動の理解を得て、活動リソースを継続的に供給いただくことが必要なため、そのようなサポートも行っています。



<前職から15年来運営の実績!>
前職の設計品質(品質工学)を中心としたプロジェクト活動では、6年間で約900人のリーダを育成。ジェダイトではすでに5社、70名の塾生を育成(現塾生を含む)。

特に計画段階での、実践テーマの提言書作成指導が目玉です。

マインド醸成+スキルアップ(管理技術の講座)+実施提言書作成+実践 による人財育成(1年間+事後フォロー)

1期10名の成果試算金額は、数億~20億円程度の実績。

卒塾後は、実践活動の継続と後進育成。

このような活動を真剣に取り組みたい会社さんと、ご一緒に頑張りたいと思います。
冷やかし厳禁!意欲のある会社様のみご連絡をお願いいたします!

2024/03/25

精鋭部隊の生産性を向上して競争力強化!<設計品質推進リーダー育成コース>

   株式会社ジェダイトでは目先の問題解決だけでなく、設計品質推進リーダーを育成することを念頭においたお手伝いしています(その中で必ず定量的な効果も示していきます)。


 設計品質推進リーダーとは自ら課題が設定でき、その解決にむけて適切な手段を用いながら自ら実践、周囲を牽引できる人で、後進を育成できる人のことを指しています。

 変化の大きい経営環境にあって、このような自律的で変化に強い経営実行部隊を育成することが急務です。

 一般的にはこのような条件を満たすような人財は中々おりません。放っておいても伸びる人はごく一部です。そこで、リーダー候補をトップダウンで任命し、計画的な教育を中期的、継続的に実施していくことが必要になるわけです。

 このようなマインドとスキルを身に着けるためには、ひとことで言えば「経験」と「気づき」を得られるようなプログラム(講演、セミナー、実習、課題調査、実践指導)が必要です。

 またこのような活動を継続していくためには、社内での大目的の共有と各階層での得心、しくみの構築、成果見える化が必要となります。つまり1期単位の成果を数値(金額)で示し、それを積み上げていくことにより、幹部に活動の理解を得て、活動リソースを継続的に供給いただくことが必要なため、そのようなサポートも行っています。

<前職から約20年運営の実績!>
前職の設計品質(品質工学)を中心としたプロジェクト活動では、6年間で約900人のリーダを育成。本職のジェダイトではすでに6社、100名以上の塾生を育成(現塾生を含む)。

特に計画段階での、実践テーマの提言書作成指導が目玉です。

マインド醸成+スキルアップ(管理技術の講座)+実施提言書作成+実践 による人財育成(1年間+事後フォロー)

1期5~10名の成果試算金額は、数億~20億円程度の実績。

卒塾後は、実践活動の継続と後進育成。

このような活動を真剣に取り組みたい会社さんと、ご一緒に頑張りたいと思います。
冷やかし厳禁!意欲のある会社様のみご連絡をお願いいたします!

2024/03/24

登録不要で提供セミナーパンフをすぐにダウンロード

 オンラインで開催する設計品質・統計技法の研修・社内教育・セミナーサービス

総合パンフレット[8ページ] ダウンロード

お問い合わせ
https://data-engineering.co.jp/contact/

あらゆるレベル、製品分野、部門、日数/時間にお応えします! 

● はじめての品質工学 1日間
● 品質工学初級 2日間(解析ツール付き)
● パラメータ設計応用(解析ツール付き)
● 工程管理・自動検査のためのパターン認識(MTシステム)
● 設計品質エキスパート 6か月
● 統計技法の基礎 12コマ
● 実験計画法2日間  など

実施形式
基本はオンラインになります。
(一部コースで人数制限あり)。

費 用
1日(6時間)につき270,000円+消費税。テキスト・ツール類費用、日当
等の一切の費用を含みます。見積書をお問合せフォームよりご用命ください。

いずれのコースもご希望により、事例相談(コンサル)を含めることができます 

わかりやすい品質工学(タグチメソッド)のコンサル・研修・オンラインセミナー(ウェビナー)・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト

2024/03/23

「社内に設計品質(品質工学等)の啓蒙を図りたい」などにお応え!

  株式会社ジェダイトでは設計品質やデータ解析にかかわる、コンサルティング顧問契約、設計品質リーダ育成、社内研修、各種セミナー講演、解析ソフトウェアのご紹介・販売まで、多岐にサポートいたします。

 Amazonの経営工学カテゴリで1位となった「これでわかった!超実践品質工学」(増刷継続中)の著者で技術士の、つるぞうこと鶴田明三が直接指導。

 前職の大手電機メーカから28年間培った経験とオリジナルのノウハウ・メソッドで、数々の品質改善、生産性向上、約1000名の設計品質リーダ育成の実績を挙げてまいりました。

 これまでのコンサルやおセミナーでは、数々の肯定的な評価をいただいております。オンラインセミナーも実施中。

 弊社では下記のようなご要望にお応えしております。

 ☑製品設計向上、製造プロセス改善、市場クレーム未然防止などの活動を支援してほしい
 ☑技術者の品質工学や統計解析のスキルアップを図り、実務に展開したい
 ☑技術者の社内教育の体系を作成し、運用したい
 ☑初心者を対象に、まず身近なデータを解析できるようになりたい
 ☑品質改善活動を牽引できる次世代のリーダを計画的に育成し、大きな事業成果をあげたい
 ☑マネージャやエキスパートの設計品質、開発テーマ企画等のスキルアップを図りたい
 ☑社内に設計品質(品質工学等)の啓蒙を図りたい
 ☑製造工程やマーケットから収集した膨大なデータを解析したい、活用したい
 ☑新製品、新技術、新サービスのアイデアを発想、企画したい   …等々

お問合せは下記リンクまで!

わかりやすい品質工学(タグチメソッド)のコンサル・研修・オンラインセミナー(ウェビナー)・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト

Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった!超実践品質工学」

2024/03/22

 【市販解析S/Wライセンス他特典多数!】MTシステム 入門・演習コース(オンライン)

 ものづくりDXやAI/IoT時代に必修といえる、工程の異常管理や予知、官能検査の自動化などに最適なパターン認識手法「MTシステム(マハラノビス・タグチシステム)」を、御社内で入門から学べます。また、高速・高精度解析ソフトウエアを用いての演習も行えます。オンラインセミナー実施中。

さらに、実務ですぐに活用できるように、演習で使用している、アングルトライ社の高精度高速解析ソフト(127項目・10,000データ版、定価125,000円税別)を1ライセンス進呈の限定特典つき。
こちらからパンフレットをダウンロードいただけます。

実施形式 オンライン講義形式、15名様程度まで受講可能。Excel付きのPCを1~2名に一台ご用意いただきます。
特 典(数量限定) すぐに実務で活かせる!演習で使用した、アングルトライ社の高精度高速解析ソフト(127項目・10,000データ版、定価125,000円)を1ライセンス進呈。その他、多数特典あり。詳細パンフレットにて。
費 用 345,000円(1日間)+消費税。テキスト・ツール類費用、日当等の一切の費用を含みます。見積書をお問合せフォームよりご用命ください。

わかりやすい品質工学(タグチメソッド)のコンサル・研修・オンラインセミナー(ウェビナー)・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト
Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった!超実践品質工学」

2024/03/20

事業改善、実践テーマの設定で目的と手段のはき違えになっていないかに留意

 事業改善、実践テーマを設定するときに事なことは、より上位のレベルがないがしろにされ、手法の枝葉末節議論や、目的と手段のはき違えになっていないかに留意すべきということである。いくら性能や良く、ばらつきの少ない製品を効率よく作ったとしても、それが売れなければ全く意味がないのだから。


LEVEL1 事業性の問題・・・コンセプトデザイン
 その製品やサービスがお客様に受け入れられて、製品が売れ、もうかるのかどうか、事業が継続できるのかどうか。つまり、企画の問題である。「よい品質」とは、顧客の要求に合致していることに他ならないので、すべてのスタート点はここにある。手段ではなく、どのような機能、どのような効用の製品やサービスを提供していくのかというテーマである。管理技術ではQFD(品質機能展開)、アイデア発想法、企画の7つ道具などがそのツールとなる。市場調査の手段として、IoT、ビッグデータ、AIを活用するデータサイエンスの分野も喧しい。なお、品質工学では「よい品質」における「価値・効用」の部分、すなわち「機能そのもの」は扱っていない。

LEVEL2 実現性の問題・・・システムデザイン
 顧客の要求が分かり(あるいは想定でき)、目標とする製品やサービスが定義できれば、次にそれを技術的に実現する必要がある。いわゆる研究開発による機能の実現、性能・エネルギー効率の確保の問題である(要求性能に信頼性やコストや環境性等が含まれることも多い)。これはできるだけ企画に先行するほうがよい。新しい方式を立案(発明、流用)し、どのような方式が良いのかを比較検討する。コンピュータシミュレーションや部分的なプロトタイプによる実験も含む。技術者の固有技術、知識、経験、センス、意欲などがモノをいう世界だ。最終的には特許などの知的財産権の独占につながるのだから、手法だけで答えが出る世界でないのは明らかだ。管理技術では、TRIZ、アイデア発想法などがそのツールとなる。信頼性の机上検討ではFMEA、FTAなどの信頼性工学を活用する。原理やメカニズムを解明するフェーズでは実験計画法や統計的手法を用いることもある。

LEVEL3 評価の効率化の問題・・・機能性評価
 考えたシステムの妥当性(特に機能の安定性)を効率よく確認できなければ、それを効率よく比較・改善することはできない。また、開発・設計の初期段階では、性能は見えても信頼性や寿命が分からないことは多い。長時間の信頼性試験、寿命試験に頼らずにこれらを短期間で見極めることは、開発の効率化に大きく寄与する。また、規定の開発期間内に多くのトライアンドエラーが可能となり、性能や信頼性のレベル向上にも寄与する。管理技術では品質工学の機能性評価(機能定義、ノイズ因子、SN比)がそのツールとなる。

LEVEL4 改善の効率化の問題・・・パラメータ設計
 同じシステム内においても、寸法や材料などの設計パラメータの条件変更により特性(ばらつきや平均値)を改善できる場合が多い(特に初めて採用したシステムの場合)。設計パラメータの条件の組合せの評価を効率的に行いたいというニーズがある。そのため直交表を用いることが多いが、一部実施実験である直交表での最適条件(候補)がはたして、実際の(仮想的には全条件を実施した場合の)最適条件と一致するのかどうかが問題となる。これを再現性という。すなわち、どこまで改善できるかはLEVEL2の基本設計にかかっているが、それを効率よく改善できるかどうかは、LEVEL3の評価の問題と、LEVEL4の再現性の問題である。管理技術では品質工学のパラメータ設計(機能性評価に加えて、直交表、要因効果図、確認実験、その他再現性確保のための手法)などがそのツールとなる。品質工学の研究会等ではいきなりこのレベルの話から入ることが多いと感じる(もちろん前提がきちんとあって、説明できるのなら問題はないのだが、直交表などのツールに振り回されているものも散見される)。

 これ以降にも詳細設計に入ってからの各スペックのバランスやトレードオフの問題もある。これらは多目的最適化や許容差設計の分野となる。事業ありき、システムありきでの仕事が中心の場合、このレベルの課題が出てくることは確かである。詳しく知りたい方は弊社のセミナーやコンサルを利用いただきたい。

2024/03/18

スタートで他社に差をつける!若手技術者向けの設計品質講座(6か月コース)

 普段は設計品リーダー向けのお手伝いを中心にしていますが、愛知県のメーカー様で若手技術者向けの設計品質講座(6か月コース)を実施しました。最後に受講生より各自感想やコメントをいただきました。その中で、


「もっと早く知っていればよかった!」

という感想が多かったです。
そりゃそうです。これまでは自己流の開発の進め方、データの取り方で、不十分な解析しかできておらず、非効率や手戻りのムダだらけだったわけですから。



対象は、統計的手法初心の若手技術者中心で、内容は以下のようなカリキュラムです。初めてでも無理なく中級クラス(実務で活用できる)に到達できます。後半の3か月は各自のデータ分析の具体的相談にのり、ディスカッションを通じて理解を深めます。

6か月コース(月各1日6時間)
1,2月目
 統計の基礎(基礎知識から区間推定、回帰分析まで)
3か月目
 重回帰分析と応答曲面法
4,5,6か月目
品質工学(設計品質の重要事項、機能性評価とパラメータ設計)
※個別ディスカッション付

上記同社にてさらに受講メンバーを入れ替えて実施予定です。
彼らの中から将来設計品質リーダークラスの人財が出てくることでしょう。


2024/03/17

前職から20年近い運営の実績!設計品質リーダー育成コース

 機械系や化学系メーカー様で、設計品質リーダー育成コースを実施中! 先日、経営幹部様の前で成果報告会をさせていただきました。

ある材料加工品メーカー様の成果金額の単年度試算合計は7名で29億円となりました。他社様での同様の活動でも同レベルの効果が出ています。
幹部様より「活動にブレがない」とのお言葉をいただきました。
今後は、活動で創出したリソースを企画やR&Dという価値創出に向けていくことになります。



<前職から20年近い運営の実績!> 前職の設計品質(品質工学)を中心としたプロジェクト活動では、6年間で約900人のリーダを育成。ジェダイトではすでに大手製造業様6社、100名以上の塾生を育成(現塾生を含む)。 特に計画段階での、実践テーマの提言書作成指導が目玉です。 マインド醸成+スキルアップ(管理技術の講座)+実施提言書作成+実践 による人財育成(1年間+事後フォロー) 1期5~10名の成果試算金額は、数億~20億円以上の実績。 卒塾後は、実践活動の継続と後進育成。 このような活動を真剣に取り組みたい会社さんと、ご一緒に頑張りたいと思います。 冷やかし厳禁!意欲のある会社様のみご連絡をお願いいたします!

2024/03/16

【技術リーダー必見!】設計品質手法エキスパートセミナー(オンライン)

 好評の著書「これでわかった!超実践品質工学」の著者が 社内の設計品質手法エキスパートをしっかりと育成する他にはない本格的な6か月(6回)コースです! 

オンラインセミナーでも開催できます。

こちらから総合パンフレットをダウンロードいただけます。

【第1回】  品質工学の概要 
◆設計品質の重要性  ◆開発プロセスの課題とそれに対する作戦 ◆品質工学の目的  ◆本当に企業が実施すべきことは何か   ◆品質工学とは  ◆品質工学の全体像  ◆品質工学の進め方(テーマ設定から成果刈り取りまで) 

【第2回】  機能の安定性評価(1) 
◆機能とは何か、考える利点  ◆機能の考え方(基本ルールと2つのパターン)◆1秒機能(過渡特性)  ◆機能展開とスコーピング   ◆ノイズ因子とは何か ◆ノイズ因子の種類・水準・組み合わせの決め方  ◆P-diagram  ◆SN比とは何を評価するのか  ◆事例紹介 

【第3回】  機能の安定性評価(2) 
◆機能展開と機能分析の方法 ◆もれのないノイズ因子検討、 リスク未然防止の最新手法(クロスチェック付きなぜなぜ分析) ◆エネルギー比型SN比の数理と計算方法、演習  ◆事例紹介

【第4回】  品質設計と最適化(1) 
◆直交実験の実施リスクとそれに対する考え方  ◆2つの目的   ◆パラメータ設計の実施フロー  ◆制御因子  ◆P-diagram   ◆直交表とその使用目的  ◆データ解析と要因効果図  ◆確認実験と再現性  ◆実験失敗リスクの事前・事後対策  ◆事例紹介 

【第5回】 品質設計と最適化(2) 
◆パラメータ設計解析S/Wの使用方法  ◆コンピュータシミュレーション設計とその課題  ◆交互作用に対応する逐次法   ◆計算工数を大幅に減らすスノコ法(逐次ノイズ調合法)   ◆本当の制御因子を見つける方法  ◆事例紹介 

【第6回】  役立つ手法と推進展開 
◆多特性の場合の対応  ◆MTシステム(パターン認識による検査・管理自動化)  ◆品質二元表(最重要開発テーマの決め方)   ◆矛盾マトリクス(トレードオフがある場合のアイデア発想法) ◆品質工学の推進・人財育成方法 

※ご希望によりjほかの手法への差し替えなども可能です。

実施形式
通常の講義形式で、15名様程度まで受講可能(オンラインの場合応相談)。

費 用
1,610,000円(6日間)+消費税+旅費実費(オンラインの場合無料)。テキスト・ツール類費用、日当等の一切の費用を含みます。見積書をお問合せフォームよりご用命ください。

ご希望により、事例相談(コンサル)を内時間で含めたり、または追加することができます 。

2024/03/14

人的資本経営の要!設計品質リーダー

   株式会社ジェダイトでは目先の問題解決だけでなく、設計品質リーダーを育成することを念頭においたお手伝いしています(その中で必ず定量的な効果も示していきます)。このようなリーダーを経営実行の中心部隊として育成し、人的資本の中核として経営に活用していくことが重要です。

 設計品質リーダーとは以下のような人物像を指しています。

①設計品質改善へのマインドがあり、後進育成の意欲があること。
②自ら設計品質改善活動(現状分析~提言~解決のPDCA)を経験したことがあり、さらにそれを継続していること。成功体験も重要だが、途中での失敗トラブルにあたり、考え抜き、それを最終的には打破すること。
③解決のための豊富な知識(手法や社内・社外の相談窓口・リソース等)を持ち、それを生かせること。

①は受講生の考えや入社してからの環境にも左右されますが、業務で品質トラブル解決の現場を経験したり、受講生の対する期待を折に触れ伝えたり、幹部・上司の覚悟を示していくことで、気づきを得たり、考えは変わっていきます。さらに講座では設計品質の重要性を解いたり、時には幹部の方に講話をいただいたりします。提言書や実践のマンツーマン指導で下名の経験も伝えていきます。

②についてはリーダ育成コースの前期で、現状分析~問題点~根本原因~課題~解決策(提言)の流れを経験し、後期はそれを実践していきます。1年間でPDCAを一通り経験することになります。テーマによっては一筋縄ではいかないものも出てくると思います(それくらいのテーマを設定する必要があります)。そのなかで弊社のような社外の知識リソースを含め、持ちうるリソースを総動員して、時には組織や権限を越えて「できない理由ではなく、どうすればできるのかを考える」マインドを育んでいきます。

③についても、講座の中でまずはコアメソッドとなる品質工学の話を順にしていきますが、品質工学だけで仕事が進むわけではありません。後期の実践の中でも必要な手法を補足したり、不定期に集合講座を開催することが可能です。

 一般的にはこのような条件を満たすような人財は中々おりません。放っておいても伸びる人はごく一部です。そこで、リーダー候補をトップダウンで任命し、計画的な教育を中期的、継続的に実施していくことが必要になるわけです。

 このようなマインドとスキルを身に着けるためには、ひとことで言えば「経験」と「気づき」を得られるようなプログラム(講演、セミナー、実習、課題調査、実践指導)が必要です。

 またこのような活動を継続していくためには、社内での大目的の共有と各階層での得心、しくみの構築、成果見える化が必要となります。つまり1期単位の成果を数値(金額)で示し、それを積み上げていくことにより、幹部に活動の理解を得て、活動リソースを継続的に供給いただくことが必要なため、そのようなサポートも行っています。




<前職から15年来運営の実績!>
前職の設計品質(品質工学)を中心としたプロジェクト活動では、6年間で約900人のリーダを育成。ジェダイトではすでに6社、100名の塾生を育成(現塾生を含む)。

特に計画段階での、実践テーマの提言書作成指導が目玉です。

マインド醸成+スキルアップ(管理技術の講座)+実施提言書作成+実践 による人財育成(1年間+事後フォロー)

1期10名の成果試算金額は、数億~20億円程度の実績。

卒塾後は、実践活動の継続と後進育成。

このような活動を真剣に取り組みたい会社さんと、ご一緒に頑張りたいと思います。
冷やかし厳禁!意欲のある会社様のみご連絡をお願いいたします!

2024/03/13

【交互作用への対応でお困りではありませんか?】パラメータ設計応用コース(オンライン)

  交互作用への対応、多目的の最適化など、実践で悩ましい点に特化!パラメータ設計ツール付き!  オンラインセミナーでも開催できます。

※初心者の方、久しぶりに学びなおしたい方は、まず初級コースの受講をお勧めします!

こちらから総合パンフレットをダウンロードいただけます。


交互作用への対応方法① 
 ●パラメータ設計と交互作用 
 ●計画時の注意点(特性値、ノイズ、制御因子、計測) 
 ●制御因子の効果をあらかじめチェックする方法 
 ●再現性が得られない場合の緊急手段 
 ●コンピュータシミュレーションによる交互作用撲滅法 
 ●逐次法よりさらに効率よく設計するノイズ因子逐次調合法 
交互作用への対応方法② 
 ●ほんとうの制御因子とは何か 
 ●本当の制御因子を実験的に探索する方法
多目的問題への対応方法 
 ●機能を1つに決められないケース(化学・素材産業等) 
 ●多目的な機能や物性値の統合的設計方法 
 ●パラメータ設計ツールの説明、全体質疑応答 

実施形式
通常の講義形式で、40名様程度まで受講可能。 

費 用
540,000円(2日間)+消費税+旅費実費(オンラインセミナーの場合不要)。
テキスト・ツール類費用、日当等の一切の費用を含みます。
見積書をお問合せフォームよりご用命ください。
ご希望により、事例相談(コンサル)を内時間で含めたり、または追加することができます 。