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 プリンシパルコンサルタント – SAS Institute (Beijing) Co. Ltd.
実験計画法 (DOE) の古典的な方法論は、設計、製造、品質管理などに広く適用されています。 ただし、DOE はこれで終わりではありません。 その欠点の 1 つは、エラーの伝播が無視されていることです。これは、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生成されることを意味します。 視覚的な公差解析は障害を克服するための優れた方法であり、従来の DOE を効果的に補完して、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，公差解析の背景と研究価値について簡単に紹介した。 次に、「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」という 2 つの新しい視覚化技術を特徴とする視覚的公差解析に焦点を当てます。 視覚的な公差分析の助けを借りて、エンジニアリング分析者と統計分析者が協力して、エラーの伝播につながる重要な要因は何か、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、統計専門家の分析効率を向上させ、統計専門家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取り上げて、DOE ファミリで急成長しているエンジニアリング最適化アプローチの威力を示します。
実験計画法
