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実験数が多くなりがち

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パラメータが複数ある場合に、品質工学を用いないでパラメータの傾向を掴む検討を研修で考えてもらっています。皆さん、どうしても実験回数が多くなりがちです。一つの考え方をまとめてみます。

資料はこちら → データのとり方

p.1 一つのパラメータの傾向を見るのにサンプル数を幾つにしますか?と問われたら何と答えますか? A:1点、B:2点、C:3点、D:5点、E:それ以上とします。2点の場合、直線なのか曲線なのかわからないですね。3点あればある程度傾向は掴めます。多いほど精度は上がっていきます。技術設定の段階なのか?設定条件の確認なのか?をよく考えてサンプル数あるいは実験回数を決める必要があります。 技術設定の場合は、n数よりも傾向分析効果確認がわかるような工夫が必要です。 設定条件を検証する場合には、統計的に説明がつくn数が必要になると考えます。

p.2 3点で傾向をみる際に、Aのグラフのように、1点にn数を多くとる方が結構な割合を占めます。1点に3回ずつ測定で計n=9の実験を行うことになります。この場合、おそらく直線近似すると思われます。 n数を多くとらなければならないという気持が強いのかもしれません。Bのグラフをご覧ください。①から⑤の順番にデータをとっていけば、n=5で傾向を掴むことができます。この場合、非線形な増加傾向を示していることがわかります。

p.3 グラフAのような傾向が認められた場合、どうされますか?n数を増やす場合が左下で、2つの破線の傾向のどちらになるか悩みます。グラフBC赤丸のデータが得られたら、どうしましょうか? B及びCの下のグラフをご覧ください。赤丸のデータを追加すると傾向が掴めますね。この場合も、同じ点でn数を増やすよりは、補完するデータをとった方が傾向をつかむことができます。

p.4 条件設定の際は中央値のデータをたくさん取っても意味がありません。いろいろ条件を変えた時の境界値の少数データがあれば、その条件での「ばらつき」具合が評価できるのです。質問です。パラメータAとBどちらが特性値に影響を及ぼしますか? 答はBです。一番大きい幅を持つパラメータが主成分分析でいうところの主成分ですね。

p.5 パラメータがたくさんある場合、先ずは主パラメータを横軸、特性値を縦軸にして、特性値に規格値(赤線がある場合に、主パラメータの許容範囲をどのように求めますか? ①→②そして規格値に近い③をとるとよいと思われます。

p.6 主パラメータ以外のパラメータはどのように当たり付けしますか? 主パラメータを規格値に近いピンクのポイントにして、他のBやCのパラメータを変化させて傾向をみます。 多くのパラメータの傾向をみる際には、必ずしも主パラメータの中央値付近のデータは必要ないことが多いと思います。データ数を3分の2ぐらいに圧縮できると思います。

本日は、実験計画法や品質工学を用いずに、効率を考慮したデータのとり方の事例を紹介しました。皆さんも、工夫してみてください。

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