T法の処理に関する第４弾です。 本日は、どのパラメータの寄与が大きいかについて品質工学の直交表を用いて評価します。L12直交表は水準１と水準２でパラーメータが11個まで評価可能です。 今回パラメータは６個ですが、この直交表を用います。水準１は、そのパラメータを使用する場合、水準２は使用しない場合とします。
資料をご覧ください → T法の事例1-4
p.1 上の表がL12直交表の水準の割り付け表です。6個のパラメータを入れてあります。 下の表は、水準１の場合「１」、水準２の場合に「０」になるようにい、Excelのセルに「＝IF(□＝１,１,０）」という式を入れておきます。 □には直交表の該当セル番号を入れます。
p.2 少し混み入っていますが、順番に説明します。前回、「総合推定式」を示しましたが、今回異なるのは「uℓｋ」という係数が各パラメータの項に掛けてあります。この「uℓｋ」は、上述のL12直交表で使う場合「１」、使わない場合「０」とした、この値です。 このページでは、信号１番目のデータを用い、直交表の1行目、つまり全てのパラメータを使用して推定歩留を算出した場合について、色のついた枠で囲んであります。残りの４つの信号データについても直交表の1行目の場合の推定歩留を算出します。この５つの推定歩留のかたまりを「M＾１」とします。直交表の２～１２行目についても同様に推定歩留を算出します。 ｎは信号のデータ数（今回５個）、ｋはパラメータ数（今回は６個）そしてℓは直交表の行数（今回は12個）となります。
p.3 一番上の表の左端が実際の歩留M、M＾1～M＾12は直交表１～１２行の推定歩留です。 次は実際の歩留Mを横軸、縦軸に各行の推定歩留をプロットしたことをイメージして品質工学に出てくる各数値を計算していきます。 SN比ηを算出して、水準１と水準２の要因効果図を描きます。この図において、使用する水準１と使用しない水準２の差は、B温度、次にC温度が大きいことがわかります。つまり、B温度が一番歩留に影響を与えることがわかります。
いかがですか？ 問題が起きた場合の原因究明や特性を改善するツールとして、「T法」は有用ではありませんか？ マクロやpythonが組める方は、もっと効率よく解析できます。