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株式会社ジェダイトのつるぞうによる、品質工学(タグチメソッド)や統計手法などに関するエッセイ、オンラインセミナー（ウエェビナー）・研修・講演・設計・開発コンサルティングなどの情報を中心に日常気になるトピックを紹介するブログです。
品質工学 , タグチメソッド, パラメータ設計 , 機能性評価 , ロバスト設計 , SN比，直交表, MTシステム , 設計・開発，コンサルティング,オンラインセミナー，ウェビナー, 研修, 講演，関西，大阪，技術士
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2019/10/15
2019/10/04
品質工学シンポジウム2019 in おおさか（2019.10.4）ルポ4
■発表2 AI機械学習予測モデルのコンピュータ実験による量産プロセスの許容差設計
ローム株式会社 山中氏
実物実験（内乱が振りにくい）、量産前にはウエハ1ロット(25枚）しか流せない実験環境、制御因子が数10もあるという制約下で、量産データを使った回帰（機械学習）でモデルをつくり、許容差設計やパラメータ設計を実施。
本来は上流でロバスト設計すべきだが、そこは批判はしない。ここでは上記の制約を認めたうえで、今回の事例では量産に入ってからの検討であったが、今回の知見を次回の設計の前始末には使えばよいと思う。
ローム株式会社 山中氏
実物実験（内乱が振りにくい）、量産前にはウエハ1ロット(25枚）しか流せない実験環境、制御因子が数10もあるという制約下で、量産データを使った回帰（機械学習）でモデルをつくり、許容差設計やパラメータ設計を実施。
本来は上流でロバスト設計すべきだが、そこは批判はしない。ここでは上記の制約を認めたうえで、今回の事例では量産に入ってからの検討であったが、今回の知見を次回の設計の前始末には使えばよいと思う。
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品質工学・タグチメソッド
品質工学シンポジウム2019 in おおさか（2019.10.4）ルポ3
■基調講演 AIによる品質・AIの品質～ソフトウェア工学視点からの動向紹介～
国立情報学研究所 石川氏
刺激になる内容。以下興味を持った点をメモ。
・人間が期待するような規則を学んでいるとは限らない。それでいいのか、よくないのか？
・AIソフトウェアの場合、事前に仕様を決めきることはほぼ不可能、完全なテストもほぼ不可能。人間が難しい、苦手だと感じているパターンがAIが苦手とは限らない。また人間が簡単にできるからと言ってAIでも簡単にできるとは限らない。
・内部の判別プロセスや結果が、プログラマにも予測不能。Software2.0
・技術的負債。高利息のクレジットカード。「なんとかVer.1.0リリース」は借金の始まり・・・H/W設計の悪魔のサイクル、フロントローディングの話にもつながる。
・本当の要求ではなく、動作や手段を仕様として作りに行ってしまいがち。
・最適なテストスイートを最適化技術（GA）を使って生成。
・バグの自動修正ツール！実はランダム的に（あるいはある規則で）手あたり次第コードを変更して、テストスイートをパスすればよいという考え方。治ってから人間が変更内容を理解すればよい。
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国立情報学研究所 石川氏
刺激になる内容。以下興味を持った点をメモ。
・人間が期待するような規則を学んでいるとは限らない。それでいいのか、よくないのか？
・AIソフトウェアの場合、事前に仕様を決めきることはほぼ不可能、完全なテストもほぼ不可能。人間が難しい、苦手だと感じているパターンがAIが苦手とは限らない。また人間が簡単にできるからと言ってAIでも簡単にできるとは限らない。
・内部の判別プロセスや結果が、プログラマにも予測不能。Software2.0
・技術的負債。高利息のクレジットカード。「なんとかVer.1.0リリース」は借金の始まり・・・H/W設計の悪魔のサイクル、フロントローディングの話にもつながる。
・本当の要求ではなく、動作や手段を仕様として作りに行ってしまいがち。
・最適なテストスイートを最適化技術（GA）を使って生成。
・バグの自動修正ツール！実はランダム的に（あるいはある規則で）手あたり次第コードを変更して、テストスイートをパスすればよいという考え方。治ってから人間が変更内容を理解すればよい。
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品質工学シンポジウム2019 in おおさか（2019.10.4）ルポ2
■発表1 IoTの取り組みで分かってきた技術課題解決の難しさ
株式会社エクセディ 薮田氏
社内の生産/品質情報システムの紹介。このようなシステムは見える化、帳票作業の自動化以上のアウトプットが見えにくい。ERP,MESによる効率化は前からあり、新規性がない。
この事例は情報システムありき、データ収集ありきとなっている。どういうビジネスモデルで付加価値を出していくかが重要。
90年代に以下の疑問をもった。悪い品質を作りこんでおいて、量産してから情報システムでもってデータを収集・解析し、問題点や原因を見つけ、それを直すということにひどい非効率を感じた。これが品質つくりこみをフロントローディングするQEをやるきっかけになったのだ。
検査の自動化は、「人がやっていること」の機械への置き換えではない。
より機械が得意で情報量の多い代替特性の考案やデータ処理・解析技術が必要。
誤検知する4%の領域はOKでもNGでもないグレーゾーンとし、その分だけ人がやっても25倍効率化できる。判別技術だけで誤検知0を目指すのが経済的とは限らない。
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株式会社エクセディ 薮田氏
社内の生産/品質情報システムの紹介。このようなシステムは見える化、帳票作業の自動化以上のアウトプットが見えにくい。ERP,MESによる効率化は前からあり、新規性がない。
この事例は情報システムありき、データ収集ありきとなっている。どういうビジネスモデルで付加価値を出していくかが重要。
90年代に以下の疑問をもった。悪い品質を作りこんでおいて、量産してから情報システムでもってデータを収集・解析し、問題点や原因を見つけ、それを直すということにひどい非効率を感じた。これが品質つくりこみをフロントローディングするQEをやるきっかけになったのだ。
検査の自動化は、「人がやっていること」の機械への置き換えではない。
より機械が得意で情報量の多い代替特性の考案やデータ処理・解析技術が必要。
誤検知する4%の領域はOKでもNGでもないグレーゾーンとし、その分だけ人がやっても25倍効率化できる。判別技術だけで誤検知0を目指すのが経済的とは限らない。
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品質工学・タグチメソッド
品質工学シンポジウム2019 in おおさか（2019.10.4）ルポ１
■講演1 単位空間を動的に生成することによる機械設備・プラント異常診断の精度向上
株式会社IHI 茂木氏
RQES2019で発表された内容で、詳細はそちらをを参照されたい。
要するに、わかりやすい例では自動車の場合、走っているときも止まっているときも「正常」には違いないが、その状態は全く異なるので、別々の正常状態（単位空間）を定義して、適宜使い分けましょうということ。
個人的には今年のRQESでは最もよかった発表。
あらためて発表を聞くと、運転状態と単位空間の紐づけについて興味や疑問があり、以下2点を質疑。
Q.運転状態項目の選択方法は？
→A.基本的には技術的、固有技術的問題。
Q.同じ仲間の単位空間というのはどう判断しているのか？
→A.物理の因果関係（入出力）状態が類似していること。運転状態項目のクラスタリングではない。
あっさりとメモしたが、2つ目の議論は少し目からうろこ。
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株式会社IHI 茂木氏
RQES2019で発表された内容で、詳細はそちらをを参照されたい。
要するに、わかりやすい例では自動車の場合、走っているときも止まっているときも「正常」には違いないが、その状態は全く異なるので、別々の正常状態（単位空間）を定義して、適宜使い分けましょうということ。
個人的には今年のRQESでは最もよかった発表。
あらためて発表を聞くと、運転状態と単位空間の紐づけについて興味や疑問があり、以下2点を質疑。
Q.運転状態項目の選択方法は？
→A.基本的には技術的、固有技術的問題。
Q.同じ仲間の単位空間というのはどう判断しているのか？
→A.物理の因果関係（入出力）状態が類似していること。運転状態項目のクラスタリングではない。
あっさりとメモしたが、2つ目の議論は少し目からうろこ。
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