エンジニアリング最適化のための視覚的公差解析エンジニアリング最適化のための視覚的公差解析
周偉MS、JMP 主任コンサルタント – SAS Institute (北京) Co. Ltd.
従来の実験計画法（DOE）は、設計、製造、品質管理などに広く適用されています。しかし、DOEの限界ではありません。その欠点の一つは、エラーの伝播が軽視されていることです。つまり、いわゆる「改善されたプロセス」でも、依然として一定量の欠陥が継続的に発生してしまうのです。視覚的公差解析は、この障壁を克服する優れた方法であり、従来のDOEを効果的に補完し、最終的な実現可能なソリューションを完成させます。まず、本稿では、公差解析の背景と研究価値について簡単に説明します。次に、2つの新しい可視化手法「欠陥プロファイラー」と「欠陥パラメトリックプロファイル」を特徴とする視覚的公差解析に焦点を当てます。視覚的公差解析の助けを借りて、エンジニアリングアナリストと統計アナリストは協力して、エラーの伝播につながる主な要因と、それを大幅かつ低コストで削減する方法を見つけることができます。さらに、統計学者の分析効率を向上させ、統計学者以外の人々の理解を容易にするために、JMP ソフトウェアを使用した関連例を示し、DOE ファミリーで急成長しているこのエンジニアリング最適化アプローチの威力を紹介します。
