高精度光学部品の製造において、2つの部品からなるモジュールの組み立ては、部品の公差と最終的な性能との複雑な相互作用により、歩留まりに大きな課題を抱えています。現状の非効率性は、部品の組み合わせの不備と仕様限界の不確実性に起因しており、結果として多大な労力と材料の損失につながる、資源集約型の「組み合わせ」というボトルネックが生じています。
本論文では、多変数回帰（MVR）モデリングを用いて伝達関数を確立するデータ駆動型ソリューションを提案する。モジュールの主要性能出力変数（KPOV）をコンポーネントの主要性能入力変数（KPIV）の関数として定義することで、モデルは品質にとって重要な特性（CTQ）とその感度を特定し、物理的な組み立て前に正確な性能予測を可能にする。
仮想コンポーネント選択の実装により、戦略的なデジタルペアリングが容易になり、性能目標への準拠が確保されます。このアプローチは、物理的な「組み合わせ」によるボトルネックを解消し、週あたり30時間の作業効率向上と11,000ドルのコスト削減を実現しました。さらに、このモデルはコンポーネントとモジュールの歩留まりを直接的に改善するとともに、モジュール全体の性能向上にも貢献しました。また、理論的な推定値ではなく、経験的な感度分析に基づいて仕様限界を精緻化することも可能になりました。
事後対応型のテストから事前対応型の仮想選別へと移行することで、この拡張性の高いフレームワークは、組立歩留まりと性能を向上させるための堅牢な手法を提供します。このアプローチは、運用上のオーバーヘッドを効果的に削減し、さまざまな技術分野にわたるモジュール製品のための複雑な多部品プロセスを最適化するためのテンプレートを提供します。
