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🌡️ 📆 令和6年5月26日

🔷 品質管理とデジタルトランスフォーメーション(DX)

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 📆 🌸 時間割 火 🕐 13:00~14:30 🕝 ( 中示B) Files C1

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

140150160170180180170160150140 親の身長 子の身長
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。 * *

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

まとめ


品質管理の歴史

表   3 品質管理の歴史
西暦 出来事
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)
1924 管理図、シューハート(米)
1954 暮らしの手帖 商品テスト を掲載
◇ 1960 SQC、デミング賞
大量生産時代 2 )
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
◇ 1970 TQC
高価耐久消費財時代 3 )
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)
◇ 1980
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
1995 モノから サービスへ
1999 JABEE ( 教育のISO9000?)
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。
01.品質管理

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

米沢品質とは?


囚人のジレンマ

表   4 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。

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。

4 )

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

アドバンテージ リスク コスト
図   2 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   5 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

5 ) 6 )


情報の次数

表   6 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
* *

科学の方法

表   7 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。
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。
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 コントロールを設定して、現象を観察し、効果の有無を判定する。

フーリエ変換(FFT)と機械学習(AI)に共通するのは行列演算

図   3 171 フーリエ変換(FFT)と機械学習(AI)に共通するのは行列演算
©K.Tachibana
11 情報処理概論 15 品質管理 07 技術者倫理 1224 1217 1210 0205

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

製品を含むあらゆる サービスを、顧客の望む”よいものを、より安く、必要なときに、安全に使えるように PDDAサイクルを回し、製品と仕事のやり方を、総合的に維持、改善する活動 7 ) 。

品質管理とは、実測にもとづく、量産のためのデータサイエンスの応用と言えます。

適合品(良品)とは、第三者が、看板に偽りのないことを、実測により確認できる製品です。


◇ 参考文献

🏫 品質管理
q71
品質管理


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名称: 教育用公開ウェブサービス
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