本来、データとは無機質な数字や文字などの集まりです。
これをエンジニアリング（実験計画と解析技術）の力で、データに意味や価値という命を与えます。それによって、 御社の製品価値向上、生産性向上、ロス低減等に事業貢献し、成果金額にコミットする技術の総称を、データエンジニアリングと呼んでいます。
下記分野に関する、講演、研修、コンサル等お問合せください。オンラインセミナーも実施中。
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| データエンジニアリングの６つの領域 ～設計品質・統計解析のことならなんでも聞ける！～ |
2024/05/31
2024/05/27
化学系メーカー様に最適！ 交互作用への方策を体系的に理解できるセミナー
とある化学系メーカ様からの依頼で、交互作用にかかわる方策を短時間に理解できるセミナーが完成しました。オンラインセミナーを絶賛募集中です。
化学系の実験では交互作用の問題がつきまといます。そこで、そのような実験系でどのようにデータをとり、解析し、解釈すればよいかを横断的に解説します。
先日も関東の生化学系メーカー様で講演いたしましたが、主催者から内容に関して「感動した！」とのお声をいただきました。
著書「これでわかった！超実践品質工学」には未公開の内容です。
★お問合せ、お申込みは株式会社ジェダイトHpのお問合せフォームから。
＜主な内容＞
☑パラメータ設計における交互作用の問題と対応
交互作用とは
特性値がまずいケース
実験誤差、ノイズ因子がまずいケース
制御因子の取り方がまずいケース
☑直交表を使用せずに改善する方法
☑交互作用の小さい制御因子を探索する方法
☑交互作用を含めたモデル化の方法
実験計画法
応答曲面法
※コンピュータシミュレーションを用いた「逐次法」（別講座）について追加することもできます。
※セミナーにテーマ相談会を追加することもできます。同日連続開催がお得です。
※上記セミナーはパラメータ設計の目的や手順などの知識を前提としますので、不安な方はまず「機能性評価セミナー」、「パラメータ設計セミナー」をお勧めします。
2024/05/25
【統計の基礎の次ステップ】実験計画法初級セミナー2日間
つとに統計の知識は、AIやデータサイエンスに必要な基礎である以前に、開発・設計を行う技術者のベーシックスキルです。
実験計画法を1元配置の変動の分解からきっちりと理解することで、交互作用のあるケースや直交表の解析まで演習で理解することができます。
Excelによる計算演習ツールつきなので、有償ツールは不要！
お持ち帰りいただき、そのまま業務に使用することも可能です。
（日科技研 StatWorksでも対応いたします）
統計の初歩から学びたい方は、統計解析スキルアップセミナーを先に受講していただくとスムーズです。（中心極限定理、分布の確率、信頼区間、有意差検定など）
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。
1日目
●品質改善と実験計画法
●統計的データ解析の基礎
●実験データの解析の考え方
●一元配置実験
2日目
●二元配置実験（繰返しのない場合）
●二元配置実験（繰返しのある場合）
●直交表による実験計画（2水準の場合）
●確認テスト
2024/05/23
設計品質リーダー育成コースにご参加いただいた塾生の声を5つの要素で要約
「このコースを通じて、まず相手を理解することが、適材適所を意識した指示を出すために重要だと気づきました。各メンバーの得意分野をしっかり把握することで、チーム全体のパフォーマンスが向上するのを目の当たりにし、驚きました。学んだ手法をチームに定着させることで全体のレベルアップが図れるという経験は、感動的でした。リーダーとして、若手技術者を育成し、周囲を巻き込む力がいかに重要かを痛感しました。常に現状に満足せず、期待を超える姿勢で臨むことが求められると実感しています。協力者の同意を得ながら短時間で効率的に業務を遂行することも、チーム全体の力を引き出す鍵だと感じました。すべては、講師の熱心な指導と励ましのおかげです。」
2. 経営的視点と利益意識の向上
「自分には経営的な視点が欠けていたことに初めて気づきました。活動がどのように利益に直結するかを意識することが大事だと理解する中で、ビジネスの本質を垣間見たような驚きがありました。不良損失を未然に防ぐことで会社の利益に貢献できるという視点や、コスト意識の向上がどれほど重要かを再認識しました。具体的な効果試算を行い、改善活動の有用性を実感した時、今までの自分の視野の狭さに驚かされました。効果金額の規模感を事前に把握することで、限られたリソースで最大の利益を生み出す方法を見つけられることに感動しました。講師の実践的なアドバイスとサポートのおかげでこの気づきを得られました。」
3. 開発プロセスと手法の重要性
「開発プロセス構築の重要性を再認識しました。現状分析、ギャップ、課題設定、施策内容、スケジュール設定の各段階がどれほど重要かを学んだ時、まるで霧が晴れるような感覚でした。設計の見える化とその共有がプロジェクトの成功に不可欠であることも再確認し、シンプルな手法でも適切に活用すれば非常に効果的であることを実感しました。統計手法の理解を深める必要性に気づいた時、その奥深さに驚きました。さらに、開発設計にとどまらず、QFDなどの手法を営業や事業企画部門と共有して活用することで、全体の効率が飛躍的に向上することに感動しました。これらの学びは、すべて講師の緻密な指導と豊富な経験から得られたものです。」
4. 問題解決と改善活動の推進
「問題点の根本原因を解析する手法を学び、これを業務に活用することの重要性を強く感じました。クレーム対応を顧客満足向上のチャンスと捉え、お客様を第一に考える対応がどれほど大切かを実感しました。問題と課題をしっかり整理することで、解決手段の視野が広がるということを学んだ時、その効果に驚きました。適切な手法で課題を検証し、結果を共有することで効果的な解決が可能になることに感動しました。残件についてもPDCAサイクルを回し、継続的な改善活動を推進する姿勢がいかに重要かを痛感しています。これらの教えは、講師の具体的な指導と励ましのおかげで身につけることができました。」
5. 視野の拡大と他部門との連携
「様々な部署の業務を知ることで視野が広がり、自分の業務改善に繋がることを実感しました。他部署を巻き込んでテーマを推進することが、全社的な改善活動に繋がるという事実に驚きました。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で、新たな気づきが生まれることに感動しました。他部門と連携して全社的な活動に広げることで、継続的な成長を目指すことができると確信しました。理想との差や他社との差を認識し、現状分析を通じて改善点を明確化することの重要性を改めて理解しました。これらの貴重な経験は、講師の熱意ある指導と豊富な知識のおかげです。本当にありがとうございました。」
（実際の受講者の声をもとに、生成AI Chat-GPTで要約を作成しました）
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。
方法論やガイドラインとして体系的に教えてもらえない。などの「品質工学の7つの壁」を打破！
「超実践品質工学」は、設計・開発技術者にとって、品質を見える化するための正しいデータを創出するための必須の手法です。
弊社は現場への品質工学導入の課題を知り尽くしており、また成果を出すことが最重要と考えています。そのために編み出したさまざまなオリジナル手法、指導方法、ノウハウを体系化しました。それにより、以下の「品質工学の7つの壁」を打ち破ることができます。
下記分野に関する、講演、研修、コンサル等お問合せください。オンラインセミナーも実施中。
☑品質工学の壁1：そもそも、なぜ品質工学が必要なのかわからない。
☑品質工学の壁2：直交表実験（18モデルもの試作実験）を実施する時間がない。
☑品質工学の壁3：考え方や用語がとっつきにくい。
☑品質工学の壁4：機能定義やノイズ抽出方法を、方法論やガイドラインとして体系的に教えてもらえない。
☑品質工学の壁5：統計の計算やデータ解析が難しそう。
☑品質工学の壁6：成果がうまく示せない。
☑品質工学の壁7：一過性の活動に終始して、継続的な活動や定着につながらない。
2024/05/22
【著者直伝！】はじめての品質工学セミナー（オンライン1日間）
これでわかった！超実践品質工学」の著者が 自信を持ってお届けする、初めての方に最適な オンラインセミナーです。
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。
品質工学とは？
●品質工学のねらいと身近なつかいどころ
●品質工学のさまざまな手法
●設計・開発活動の問題点
早く・速く品質を評価する方法
●機能の安定性評価でなぜ評価が速くなる？
●機能の安定性評価の超実践ポイント① 機能の定義方法
●機能の安定性評価の超実践ポイント② ノイズ因子の決め方
演習・事例紹介・設計の改善方法
●機能とノイズ因子を考える演習
●機能の安定性評価の事例
●パラメータ設計概要とポイント
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。
2024/05/17
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。
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
2024/05/15
「本質的な説明部が丁寧で大変理解しやすかった」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。
※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！
☑とにかくセミナーの内容が濃い！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。
2024/05/06
【超実践品質工学】信頼性試験は万全な方法か～三つの壁～④
信頼性試験は万全な方法か～三つの壁～④（つづき）
■信頼性試験における三つの壁
さいごは「時間の壁」です．信頼性試験のなかには，数千時間の試験時間が必要なものが少なくありません．信頼性試験では使用段階の実時間（たとえば10年＝87660時間）を加速 という考え方を使って，数百～数千時間に短縮しているにも関わらずです．そもそもなぜこんなに長い試験時間を必要とするのでしょうか．「数の壁」のところでも述べましたが，信頼性試験では寿命や故障（率）を対象にします．つまり品質を定量化するためには，寿命が来るまで，つまり故障するまでの試験が必要なのです．2.4節で紹介する購入電子部品では，従来は10,000時間以上の試験を実施していたのです．時間がかかっても合格すれば次のステップに進めて報われますが，試験の結果不合格になるとどうでしょうか．もう一度部品の選定をやりなおしたり，設計を変更したりして，また長時間の試験を実施する必要があります．設計変更や修正を速く行って，短時間に品質を確保したい設計・開発の現場にとっては，このような時間のかかる試験を設計・開発段階で繰り返し実施することはできません．したがって，ここでも何か工夫をして，短時間の試験で品質をチェックする方法が必要となります．
まとめると，設計・開発の初期段階で用いる品質チェックの方法として，信頼性試験に代わる，「使用段階の条件を模擬した複合的な条件で」「少ないサンプルで」「短時間で」実施できるような新しい品質のチェック方法が求められている，ということが理解できたかと思います．
2024/05/04
【超実践品質工学】信頼性試験は万全な方法か～三つの壁～③
信頼性試験は万全な方法か～三つの壁～③（つづき）
■信頼性試験における三つの壁
二つ目は「数の壁」です．信頼性試験ではたとえば，サンプル数の90%が故障せずに生き残る年数を寿命としたり，逆に何千時間かの試験時間を設定しておいて，その期間の故障率を求めます．それらが，あらかじめ設定した寿命や故障率の基準を満足しているかどうかを調べます．信頼性工学は，非常に統計学と関係の深い学問で，そのなかの信頼性試験のやり方の設計や，信頼性の判定には統計学を活用します．前記の「90％のサンプルが故障せずに」というためには，割合が求まるだけのサンプルの個数が必要です．たとえば100個中90個ということです．また「試験○時間後の故障率が0.1%以下」というような基準の場合は，故障率が求まるようなサンプルの個数が必要です．100個のサンプルでは0.1%以下の故障率の判定はできません．詳しい話は省きますが，仮に90%の正しさで（これを信頼度90%，あるいは危険率10%といいます）故障率0.1%以下を主張するためには，2300個のサンプルを試験する必要があるのです．ほとんどの製品では，設計・開発段階でこれだけのサンプルを準備することはできません．できたとしても試作や計測のコストや手間がかかりすぎて現実的ではありません．統計学に頼ることと，ある基準に合格したかどうかという判定方法（0/1判定）では，サンプル数という点で課題があるのです．したがって，設計・開発の初期段階というサンプル数があまり準備できない状態では，何か工夫をして少ないサンプル数で品質をチェックする方法が必要となります．
（つづく）
2024/05/03
【超実践品質工学】信頼性試験は万全な方法か～三つの壁～②
信頼性試験は万全な方法か～三つの壁～②（つづき）
■信頼性試験における三つの壁
さてこのように，設計で品質が確保できているかどうかのチェックは従来信頼性試験をおこなってきたわけですが，これが最良の方法なのでしょうか．以下に，信頼性試験における課題を三つの視点で示します．
（１） 複雑さの壁（品質に関係）
（２） 数の壁（コストに関係）
（３） 時間の壁（納期に関係）
まず「複雑さの壁」です．信頼性試験というと，一般には使用段階の環境を模擬していると思われがちですが，そうではありません．信頼性試験は，単一の要因に対する試験なのです．たとえば，高温放置試験，ヒートサイクル（温度の上げ下げ）試験，振動試験，…といったように，単一の要因について合格の基準値（例：80℃環境で1000時間放置したあと正常に動作すること）に対する合否を判断します．ところが，実際に製品を使用するときを考えてみてください．たとえば講演でレーザポインタを使っています．室内で使用していても，夏場と冬場では環境温度は異なります．また手のひらからの熱や塩分を含んだ水分などが伝わっています（高温，高湿，腐食性イオン）．ボタンを繰り返し押しています（繰り返し応力，摩耗）．講演の調子があがってきて，ポインタを振り回しはじめました（加速度，振動）．誤って落としてしまうかもしれません（衝撃）（図表1.5.2）．
図表1.5.2 「複合的な」使用環境
このような一見，室内のマイルドな環境での使用でも，「さまざまな種類のストレス要因が」「同時に」「繰り返し・継続的に」（これらをまとめて「複合的に」といいます）製品に，加わりますので，製品の身になればたまったものではありません．自動車だともっと厳しい環境です．人工衛星の使用環境になると想像もできないですね．
つまり製品の使用段階では，信頼性試験で行っているような単一の要因だけでの環境や使い方というのはあり得ないのです．使用段階という非常に複雑な環境や使用条件が信頼性試験では模擬できていないのです．信頼性試験で合格して，出荷前の検査も合格したはずのピカピカの製品が，期待に反して短い試用期間で故障したり性能が低下したりすることがあります．信頼性試験の条件と使用段階の環境条件や使用条件が異なるわけですから，出荷前には思っても見なかった（でもよく考えればあり得る）ような「複合的な」条件で，不具合が発生するのです．したがって，製品の使用段階での品質を確保するためには，使用段階の条件に合うような複雑な条件で製品の品質の「実力」を調べる必要があることがわかります．
（つづく）
2024/05/02
【超実践品質工学】信頼性試験は万全な方法か～三つの壁～①
信頼性試験は万全な方法か～三つの壁～①
製品や購入部品の品質が確保されているかどうかを確かめたり調べたりするために，製品開発の途中の段階で―――製品なら開発終盤の試作段階で，購入部品ならそれを選定する段階で―――信頼性試験を行っています．信頼性試験にはいろんな種類や目的がありますが，ここでは寿命試験や耐久試験ともいうような，製品や部品の寿命や故障率を調べるような試験について考えます．製品開発を行う際には，通常，製品企画段階で定められた「設計すべき品質」において，製品出荷後の品質レベル（寿命○年，市場故障率○%）が示されます．製品を設計，試作後にその品質レベルに適合（合格）しているかどうかを信頼性試験で調べます．合格すれば晴れて，「この“設計した品質”で問題ない」となり，量産・出荷に移行するわけです．
なお，注意してほしいのは，製品には製造のできばえの品質もあります．信頼性試験に適合した設計であっても，製造のできばえが悪いと製品として不適合（不合格）になってしまいますので，正しい設計図面どおりの製品が作られているかどうかは，製造工程内や製品出荷前の「検査」で調べるのです．信頼性や機能の安定性は「設計した品質（＝設計のできばえの品質）」をチェック，製造工程での検査は「製造のできばえの品質」をチェックしていることを押えておきましょう（図表1.5.1）．
（つづく）
図表1.5.1 設計と製造の「できばえの品質」（筆者による分類）
2024/05/01
【超実践品質工学】設計・開発業務でこんなこと起こっていませんか～悪魔のサイクル～③
設計・開発業務でこんなこと起こっていませんか～悪魔のサイクル～③ （つづき）
お客様のところで不具合となった製品は，交換や修理という形で処理がとられます．設計起因の不具合の場合は，まだ不具合が発生していない多数の製品についても将来不具合が波及する可能性がありますので，メンテナンスや改修を行ったり，場合によってはリコールで製品を回収する場合もあります．応急の処置後は，その不具合の発生原因を究明する必要があります．もともと不具合を出そうとは思ってはいないわけですから，未知，無知，想定外の要因であることも多く，原因究明に時間がかかります．
不具合の原因がみつかれば，それをこれまでの経験や知識を使って改善します．いわゆる職人的な経験や技能によって修正しなければならないこともあるかもしれません．発生した不具合についてはこれでいったん治まったように見えます．しかし注意しなければならないのは，今回の対策は「発生した不具合」に対してのみ有効だということです．それ以外の故障モード（壊れ方）や，原因に対しては十分に対策が打てていないのです．本質的な設計改善になっていないという心の傷を持ちながらも，その設計が次の開発のベースモデルとなります．つまり不具合の「種」は仕込まれたまま，次の市場での不具合発生の機会をうかがっているのです．試験でわからない不具合の種は，さまざまな条件で多数のお客様が使用した結果，初めてわかることになるのです．
図表1.4.1 設計・開発における「悪魔のサイクル」
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