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🌡️ 📆 令和5年9月22日

🔷 生産方式とオートメーション

山形大学  理工学研究科(工学系)  化学・バイオ工学科  🔋 C1 📛 立花和宏

🔚 品質管理 🏫 Web Class syllabus 53225 📆 🌸 前期 火 🕐 13:00~14:30 🕝 ( 中示B) Files C1
表   1 工業製品 の例
工業製品 生産型 特性 不適合(不良)
鉄 プロセス
フローショップ
ライン
🚂 液晶パネル アセンブリ
フローショップ
ライン
油圧ショベル アセンブリ
ジョブショップ
セル
強度不足
カップラーメン アセンブリ
フローショップ
ライン
重量 異物
🚂 ビール アセンブリ・プロセス
ジョブショップ・フローショップ
ライン
不純物、濁り、密閉不良
🚂 自動車 アセンブリ
フローショップ
ライン
燃費
ボルト、ナット アセンブリ
フローショップ
ライン
寸法(公差) 規格外
半導体 プロセス・アセンブリ
ジョブショップ
ライン
異物、カケ
1 )

さまざまな生産のタイプ、しくみ

「工場のしくみ」より

工場の分類と生産形態

表   2 生産方式とオートメーション
種類 分野 計測と制御
プロセスオートメーション 石油精製、化学、製紙、製鉄、冶金 温度、圧力、流量、液面
メカニカルオートメーション 物品(自動車、半導体など)の加工、組み立て、ハンドリング、輸送、包装、貯蔵 位置、形状、寸法、姿勢、画像
オフィスオートメーション 会計、簿記、統計、伝票処理 文字、 数字

工場ではさまざまな自動化が行われています 2 ) 。


生産方式とオートメーション

表   3 工場の分類と生産形態
分類 生産形態 製品例
加工プロセス プロセス生産 鉄鋼、アンモニア、苛性ソーダ
アセンブリ生産 自動車、パワーショベル、スマホ
製品の種類と生産量 小品種多量生産 カップラーメン
多品種少量生産
機械の配置 フローショップ型生産 カップラーメン
ジョブショップ型生産
組み立て方式 ライン生産 カップラーメン
セル生産 油圧ショベル
生産指示方式 プッシュ生産
プル生産
生産指示単位 連続生産、流れ生産、フロー生産 鉄鋼、アンモニア、苛性ソーダ
ロット生産、バッチ生産 液晶パネル、ポリエステル、医薬品原料
在庫ポイント 見込み生産 建売住宅
受注生産 自動車、油圧ショベル、注文住宅
3 )

表   4 検査の区分
種類 分野 調理との対比 学校との対比
受入検査 素材の厳選 入学試験( アドミッションポリシー)
工程間検査 調理中の味見 ( カリキュラム・ポリシー)
完成品検査 盛りつけなど外見 卒業研究発表会、公聴会
出荷検査 ( ディプロマ・ポリシー)
4 )

表   5 手動制御と自動制御(温度の例)
装置 手動制御 自動制御
アナログ制御 デジタル制御
制御 コントローラ 頭脳。 温度計を見て操作を判断。 電子回路、オペアンプ コンピュータ
判断ミス 制御不能(暴走) 論理ミス(バグ)
計測 センサー 温度計を見る。 温度センサー AD変換
誤差 個人的誤差、読み取りミス 精確さ 分解能
操作 アクチュエータ ヒーターのつまみやスイッチを手で操作。 ヒーター DA変換 IoT
誤差 個人的誤差、操作ミス 精確さ 分解能
安定性と外乱 人間の反射神経 制御系の過渡応答 計算速度
原価 5 ) 人件費 設備費(固定費)光熱費(変動費) 通信費(変動費)
*

表   6 代表的プロセス制御
名称 種類 特徴
PID制御 * 1次遅れ系とステップ応答
ON-OFF制御
P制御 P制御の進化系がPID制御です。I制御、PI制御、PD制御などがあります。 *
スイッチング制御

測定の仕組みと尺度

表   7 測定の仕組みと尺度
大分類 小分類 型 数 例
質的データ 1⃣名義尺度 整数 整数 名前、性別
2⃣順序尺度 (官能値、位相) 整数 整数 📆 日付、 帯電序列、イオン化傾向、 極性、 ランキング、満足度
量的データ 3⃣間隔尺度 (離散型、計数値) 整数 自然数、整数 年齢、金額、時刻
4⃣比例尺度 (連続型、物理量、計量値、距離) 浮動小数点 実数、複素数 温度、 身長、体重、組成、インピーダンス

量を数値表現するために定めた規則、あるいはその規則で作られる目盛りを尺度と言います 6 ) 。

気温のような連続的なアナログ量は、数学では実数として取り扱います。 そのような実数を、数値データとして記録しようとすれば、 たとえ、人手で記録しようとしても有限桁の数字で表現するしかありません。 機械的にコンピュータに取り込もうとしても AD変換のビット深度で 確度が決まります。

データの集合を、データセット、データセットの関係がデータベースです。 集合の要素がおよそ30件を超えると、人の手に負えなくなり、コンピュータの助けが必要です。 ビッグデータは、 とくに大きなデータの集まりです。

量的なデータは、 平均値 や標準偏差を求めることができます。 しかし、あまりにデータが多いと、コンピュータといえども計算に時間がかかります。 無作為抽出 などを行い、抽出データから、 平均値 や標準偏差をを推定します。

*

アナログデジタル変換

表   8 アナログデジタル変換 *
方式 特徴 製品例
逐次比較 そこそこ高速
VF
二重積分 ゆっくり、ノイズ小 デジタル電圧計
フラッシュ もっとも高速

連続的な 量の大きさをいくつかの区間に区分し、各区間内を同一の値とみなすことを量子化と言う。 ・・・ 量子化誤差 が生じる。 量子化誤差は、実際の アナログ信号と変換時に丸められた近似的デジタル信号との差のことである。

7 )

第三次産業革命は、 デジタルコンピュータとAD変換といっていいでしょう。 量を 測定し、 デジタルコンピュータで 記録可能なデータにするには、AD変換が必須です。AD変換の分解能は確度を支配します。

センサー で電圧に変換した光や音を、デジタル情報に変換します。 たとえばマイクで電圧に変換し、 AD変換で、デジタル情報にすれば、音声を CDやフラッシュメモリにデジタル 記録 できます。


AD変換・DA変換の分解能

表   9 AD変換 ・ DA変換 の ビット深度と 分解能
フルスケール例/V ビット深度 ステップ 分解能/mV コメント
0-5V 8 256 19 初期のデジタルビデオ
0-10V 12 4096 2 初期のアナログ計測
0-20V 16 65536 0.3 CDオーディオ
0-20V 24 16777216 0.0011 スマホ、PCサウンド

アナログ信号をどのくらいの細かさでデジタル表現できるかを示す指標を分解能と言います 8 ) 。


デジタル記憶、記録での数値の表現

表   10 デジタル記憶、記録での数値の表現
型 数 プログラミング言語
単精度浮動小数点 実数 Basic(Single), C(float),
倍精度浮動小数点 実数 Basic(Double), C(double), Python (float)
複素数 Python (complex)

測定値などを表す数字のうちで、位取りを示すだけの0を除いた、意味のある数字を有効数字と言う。 たとえば、1.234g±0.012gという測定結果があり、これを 不確かさ を無視して1つの値y=1.234gとして表すことを考える。 不確かさ を考慮した値はおおむね1.222g~1.246gの範囲にあると考えられる。 9 )

このことは、測定値に限ったことではありません。 たとえば、円周率という数には、確かな値がありますが、数字で表現しようすれば、 3.14あるいは3.14159という具合に表現しなければなりません。 やはり有効数字が存在するのです。

さらにこれは10進数に限ったことではありません。 コンピュータの内部では、2進数で表現されることが多くあります。 その表現形式もさまざまです。 単精度浮動小数点や倍精度浮動小数点といった形式があるのは、そのためです。

倍精度浮動小数点は、実数を64ビットで表現します。 実数は無限集合です。それに対して64ビットの表現は264の有限集合です。 実数とデジタル数値を1:1対応させることはできません。 必ず量子化誤差が入ります。

デジタルコンピュータのようなデジタルデバイスでは、 データは、 デジタル情報として記憶または記録されます 10 ) 。

✏ 平常演習

◇ 参考文献

品質管理

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