🔷 品質管理とデジタルトランスフォーメーション(DX)

🔚 品質管理 🏫 Web Class syllabus 53225 📆 🌸 🕑 時間割火 🕐 13:00～14:30 🕝 （中示B） Files C1

このWeb資料は、テキストの持参を前提とする対面授業の参考にすることができます。但し、Web資料の閲覧だけでは、授業の復習として不十分です。資料は現状有姿のまま提供されます。不備な箇所も多々ありますが、ご了承ください。また予告なく訂正・追加されることもありますので、ご了承ください。

シックスシグマ(6σ)とDMAIC

表 1 . シックスシグマ(6σ)とDMAIC

フェーズ	内容	手法

Define（定義）	問題点、目標値、管理の理由を定義する従属変数y	特性要因図、パレート図
Mesure（測定、データ記録）	説明変数x yとxに関して測定データを記録	チェックシート
Analyze（解析、分析）	yとxの関係を分析する。	ヒストグラム、散布図相関分析、回帰分析
Improve（改善）	yを最良にするxを見つける改善プランを立てる	分散分析、統計的検定、実験計画法
Control（管理）	改善プランを計画的に管理。ポカヨケのしくみをつくる	管理図 ^1 ) 、ポカヨケ

QC7つ道具 *

6σ （シックス・シグマ）の管理手法でばらつきをなくそう。 DMAIC （ディマイク）には、QC7つ道具も登場します。

散布図

表 2 . 散布図

アプリ＆言語	説明／記述例／プログラム例

python + matplotlib	plt.scatter(x, y, marker="x", alpha=0.5) plt.show()
JavaScript	Webアプリとして、 canvasに出力
asp	サーバーサイドスクリプトとしてとして、 svgに出力
Google sheet *	挿入→グラフ→散布図
offce365/ Excel

散布図は、データの関係を表現するのに多様されるプロットです。 QC7つ道具です。論文の図表や、講演のスライドにも使われます。

散布図

図 1 . 散布図

イギリスの遺伝学者であるゴルトン(Francis Galton、1822-1911)は、親と子どもの身長を分析し、非正常的に身長が大きい子どもと小さい子どもの身長は全人口の平均身長に回帰する傾向があることを見つけました。 * *

👨‍🏫 ＱＣ７つ道具

予測分析

統計モデル、データ・マイニング技法、機械学習ビッグデータやデータサイエンスデータ・ソーストランザクションのデータベース、機器のログ・ファイル、画像、動画、センサーなどの

デジタル社会がもたらすスマートシティを支える技術

アプリケーション技術	Webアプリ、スマホアプリ
情報技術	ビッグデータ
通信技術	ＷｉＦｉ、インターネット
センシング技術	マイク、カメラ、温度センサー、温度センサー、加速度センサー

図 2 . デジタル社会がもたらすスマートシティを支える技術

① ⑬ 情報処理概論 ⑮ 品質管理

ノイマン型コンピュータの構成

入力装置キーボードマウスなど	←	ＣＰＵ制御装置 ┃ 演算装置			→	出力装置液晶ディスプレイプリンタなど
┃		↓	↓	↓		┃
┗	━	内部メモリー外部メモリー			━	┛

図 3 . ノイマン型コンピュータの構成

囚人のジレンマ

表 3 . 囚人のジレンマの利得表

立花研\伊藤研	【A】.伊藤研は 🏞 ごみ減量に努力する	【B】.伊藤研は🏞 ごみをこっそり立花研へ
【1】.立花研は 🏞 ごみ減量に努力する	【A-1】. （立花研：環境保護、伊藤研：環境保護）お互い苦労したけど、なんとかなりましたな（笑🙂）	【B-1】. （立花研：ごみためじゃ～（号泣😭）、伊藤研：しめしめ、すっきり（爆😁））
【2】.立花研は🏞 ごみをこっそり伊藤研へ	【A-2】. （立花研：しめしめ、すっきり（爆😁）、伊藤研：ごみためじゃ～（号泣😭））	【B-2】. （立花研：環境悪化、伊藤研：環境悪化）ふたりともひどいことになっちまった（泣😢）

立花研は個人的利益を最優先することを考えてみました。

A.伊藤研がゴミ減量に努力すると仮定した場合：
立花研はゴミ減量に努力したところで苦笑い(A-1)。それよか、こっそり伊藤研へおいてきて爆笑した方が断然お得ですな(A-2)。伊藤研には号泣してもらいましょう。
B.伊藤研はゴミをこっそり立花研へ置きにくると仮定した場合：
立花研はゴミ減量に努力したら号泣することになるじゃん！(B-1) こっそり伊藤研へおいてきて伊藤研にも泣いてもらった方がまだマシですな(B-2)。

自分ファーストで戦略を選んだ場合（損得）、ふたりとも最悪（善悪）になってしまいました。囚人のジレンマのn人プレーヤーバージョンは、共有地の悲劇（コモンズの悲劇）として知られています。

利得表は、ペナルティやインセンティブによって書き換えることができます。

^2

) ^3

)

消費者が安いものを買い求め、生産者が生産コストを下げると、品質が犠牲になってしまいます。

アドバンテージ（メリット）、リスク、コスト

図 4 . アドバンテージ（メリット）、リスク、コスト

技術を行使して、工業製品を社会に送り出すときは、享受できるメリット（アドバンテージ、利点）だけでなく、リスクの評価や、コスト（費用）とのバランスもとる必要があります。

測定の信頼性と用語

表 4 . 測定の信頼性と用語

用語	定義	備考

誤差（ error ）
偶然誤差（ random error ）	反復測定において、予測が不可能な変化をする測定誤差の成分
系統誤差（ systematic error ）	反復測定において、一定のままであるかまたは予測可能な変化をする測定誤差の成分
ばらつき（ dispersion ）	測定値がそろっていあいこと。また、ふぞろいの程度。	偶然誤差とほぼ同義。
かたより（ bias ）	測定値の期待値と真値の差	系統誤差とほぼ同義。
不確かさ（ uncertainty ）	測定値に付随する、合理的に測定対象量にむすびづけられる値の広がりを特徴づけるパラメータ	知識の曖昧さも含む
反復（ replicate ）	同一の測定対象量に対する測定を複数回行うこと	測定条件が同一かどうかによらない。実験計画法では、ブロック単位での実験を指す。
繰り返し（ replicate ）	同一の測定対象量に対する測定手順、オペレータ、操作条件、場所が同一の、短期間での測定の反復	操作条件は、因子。繰り返し数は、標本数に相当する。
再現性（ reproducibility ）	測定の再現条件下での測定の精密さ
精密さ（ precision ）		精度。ばらつきの小ささを表す。
精確さ（ accuracy ）		確度
測定値	規定された測定手順に実施によって得られる量の値	測定を反復するときは、個々の値、もしくは代表値（平均値や中央値など）のいずれも測定値と呼ぶ。
指示値	測定器が提示する量の値

^4

) ^5

)

情報の次数

表 5 . 一次情報、二次情報、三次情報

種類	説明	例	特徴

一次情報	著者の体験や調査にもとづくもの	観察、実験の結果、実測値	著者自身の情報、オリジナルの情報、希少性が高い、
二次情報	特定できる他人の体験にもとづく表現によるもの	論文、書籍、特許	他人から得た情報オリジナルではない情報希少性が低い
三次情報	不特定の表現	ＳＮＳ、ネット

* *

情報も品質が問われる時代。情報を整理整頓し、情報の製造者としての責任を持ちましょう。

科学の方法

表 6 . 科学の方法

方法	説明	例

観察	天体のように規模が大きすぎる場合や、人体のように倫理上の問題がある場合などは、積極的なアプローチを避け、あるがままを客観的にみてデータとする。	目視、顕微鏡、望遠鏡
定性観察	同じかどうかを判断する（同定）。注目する尺度で序列をつけ、データとする。	比色分析、帯電序列、層別
定量観察	物理量と単位となる基準を数値で表現する（計測、測定）。数値データとする。	ノギスで長さを測定する。天秤で質量を測定する。
巡検	現地に趣きあるがままを観察する。地学、生物の分野で、対象を実験室に持ち込めないときに使う手法。	火山に赴き地層や地質を観察する。山や野を歩き毒草の分布を調査する。
実験	主に実験室内で条件を設定して、現象を観察し、仮説を検証する。物理、化学の分野で、対象を実験室内に構築して検証する手法。
対照実験	コントロール（ブランク、比較対象）を設定して、現象を観察し、効果の有無を判定（有意差検定）する。

フーリエ変換（ＦＦＴ）と機械学習（ＡＩ）に共通するのは行列演算

2023年3月14日 Google、Gmailやドキュメントに生成系AI機能が追加された。 ChatGPT もとどまるところを知らない。人工知能（ＡＩ）はどこへ向かうのか？

人工知能（ＡＩ）はいろいろなジャンルがあるが、今言われているのは、機械学習とディープラーニングと言われるもの。ビッグデータの存在が前提となる。ビッグデータを扱うのに配列（行列）の演算をやらないとならない。

数式例えば数学の知識が必要となるのは、ゲーム開発や人工知能、統計学などで、とても限られています。そのため、文系でもプログラミング習得を諦める必要は全くありません。

Phthon (パイソン）は、多様なデータ構造が組み込まれているので、データ処理しやすい言語です。 Anaconda（アナコンダ）や、 Google Colaboratoy などの開発環境があります。 Phthonには、数値計算ライブラリNumPyがあります。 NumPyは、CやふFORTRANで、実装されていて、高速で実行できます。ほかにも、Matplotlib(グラフ描画ライブラリ） pandas(データ分析ライブラリ） TensorFlow(機械学習ライブラリ）　OpenCV（画像処理ライブラリ）など便利なライブラリが多数あります。

tensorflow.org 文系

ボルトの作り方

丸棒・コイル

↓

切断・加熱

↓

アプセット工程

↓

鍛造加工

↓

トリミング

↓

ネジ加工（切削ネジ加工・転造ネジ加工）

↓

洗浄

↓

検査工程

↓

ボルト

図 6 . ボルトの作り方

^6

) 👨‍🏫 ＪＩＳ．Ｄ―自動車の規格 👨‍🏫 国友鉄砲ミュージアム＠滋賀県長浜市

螺子発祥の地

👨‍🏫 国友鉄砲ミュージアム＠滋賀県長浜市

品質管理の歴史

表 7 . 品質管理の歴史

西暦	出来事

◇ 17世紀ニュートン力学バロック美術微分・積分座標	正規分布、ド・モアブル（仏） *
	中心極限定理、ラプラス（仏）
	ガウス分布＝正規分布、ガウス（独）
◇ 第一次産業革命（鉄鋼と石炭、動力） ▶ 工業社会（Society 3.0）
◀ ◇ 第二次産業革命（電気と石油、エネルギー） ▶
1924	管理図、シューハート（米）
👨‍🏫 ⚔ 🗾 1941 第2次世界大戦 (太平洋戦争) 🌏
1949 工業標準化法（日） *
👨‍🏫 🗾 1950s 石油化学品質管理
1954	暮らしの手帖商品テストを掲載
👨‍🏫 🗾 1960s 三種の神器（ 🚂 洗濯機、 🚂 掃除機、 🚂 冷蔵庫）
◇ 1960	SQC、デミング賞
	大量生産時代 ^7 ) 検査重点主義三種の神器：電気洗濯機、電気掃除機、電気冷蔵庫
👨‍🏫 1970s 自動車・電子機器・原子力・公害 🗾 🌏 TQC
👨‍🏫 🗾 1970s 自動車・電子機器・原子力・公害新三種の神器（ 🚂 クーラー、カラーテレビ、カー）カセイソーダ隔膜法
	高価耐久消費財時代 ^8 ) 工程管理重点主義新三種の神器：クーラー、 🚂 カラーテレビ、カー（ 🚂 自動車）
◀ ◇ 第三次産業革命（半導体、デジタルコンピュータと AD変換） ▶
👨‍🏫 🗾 1980s 情報産業、コンピューター、光ファイバー
	新製品開発重点主義メモリ、パソコン、液晶ディスプレイ
◇ 1990	ISO 9001、 ISO 14001
◀ ◇ 第四次産業革命（ネットとビッグデータ）
1995	モノからサービスへ
1999	JABEE ( 教育のISO9000?)
2001	家電リサイクル法（エアコン、テレビ、電気冷蔵庫、電気洗濯機）
2003	物質化学工学科 JABEE 認定
2008?	物質化学工学科 JABEE 解消
2018	JIS法改正「日本工業規格(JIS)」を「日本産業規格(JIS)」に。標準化の対象であった鉱工業に、データ、サービス、経営管理等を追加。

工業化と機業家の増加で米沢織物の生産は益々盛んになりますが、藩政時代のような取り締まりが行われなくなると、粗製乱造の製品が出回るようになり、市場での信用は一気に失墜してしまいます。鷹山公時代以来、堅実に歴史を重ねてきた米沢織物業界でしたが、ここで低迷期を迎えます。粗悪品の産出と経済界のデフレにより需要が激減し、明治１４年には、機業家の大半が倒産する事態となってしまいます。

しばらくは、米沢織の暗黒時代とも言われる状況が続きますが、明治２５年３月に時の米沢市長大滝瀧蔵の呼びかけによって、ようやく有志者による会合が開かれ、米沢織物の品質向上と信用回復のためには、同業者の団体を組織し一致団結して改善するべしとして、趣意書が一同に示されました。同年１０月６日に県の認可を受け、ついに「米沢絹織物業組合」が設立されました。組合員は３２７名、初代組長には、綱島哲が就任しました。
米織