・実務指導は1日単位で、1日5テーマくらいまで可能です。

 ・1テーマの実務指導に要する時間は、初回は問題点の把握から進め方の議論で2時間、
  以後はデータ分析や進捗フォローで1.5時間くらい要します。

 ・各テーマの指導期間は、実験調査の進み具合でも変わりますが、概ね3〜4ヶ月。
  頻度は月1回位が一般的です。

 ・また、指導期間中の問い合わせや、データ分析等はメールにて無料でフォロー致します。

6.実験
  L18の組み合わせ表に従って実験データを取ってゆきます。
考え方
考え方
◇教育研修
  タグチメソッドを習得するために、教育研修コースを準備しております。

4.ノイズ因子の検討
  出力に影響があっては困るもので、エンジニアがそのばらつきを受け入れると
 覚悟したものです。

  冒頭に登場した外乱がこれにあたります。
  
・材料品質のばらつき
  ・製造プロセス条件のばらつき
  ・ユーザーの使用環境
  ・劣化や摩耗などの寿命 等


  これらの外乱があっても影響を受けない、強い条件を求めたい!と覚悟したものです。

  このノイズ因子を使ってシステムを揺さぶり、その影響の大小から最適解を見つけて
 ゆきます。

Y-Labo情報発信局

2.基本機能の検討
  システムは必ず機能(はたらき)を持っており、
 その理想状態をタグチメソッドでは y=βM と考え
 この関係を「基本機能」と呼びます。

  様々なバラツキ(外乱)があっても、この入出力の関係が
 影響を受けない条件を探し出して行くことになります。

  タグチメソッドでは、悪い状態を減らすのではなく
 よい状態を最大限発揮させることを追求してゆきます。

注1. タグチメソッドとは、田口玄一博士の考案した、技術開発・新製品開発を効率的に行う
    実験手法で、品質工学(Quality Engineering)ともいいます。推進母体は品質工学会。

HOME



考え方

L18直交表とは
 2水準(Lo/Hi)   ・・・1因子
 3水準(Lo/Mid/Hi)・・・7因子
 すべての組み合わせ4,374通りの組み合わせを
 18通りで済ませる、効率的な組み合わせ法です。

1.改善テーマの整理
  現在の技術、プロセスで何が問題なのかをはっきりさせます。

  研修コース   日 程        内  容   備 考
 タグチメソッド

  基礎コース
  1日目  静特性
  1.概要
  2.直交表(1)
  3.SN比とデシベル
  4.ノイズ因子
  5.事例(簡易計算法)
  6.静特性
 要パソコン
  2日目  動特性
  1.基本機能
  2.動特性
  3.分散分析
  4.直交表(2)
  5.動特性の事例
  6.動特性の演習
  7.事例
 要パソコン
 タグチメソッド
  応用コース
  (オプション)
  1日目  1.標準SN比
 2.欠損値処理
 3.機能性評価
 4.MTS入門
 要パソコン

 導入に際しては、教育研修と実務指導のためのコンサルティングを用意してます。

 導入順序は、実務指導、研修のどちらが先でもかまいませんが、理解を深め、効果を出して行く
には実践が不可欠です。このため両方を平行して導入されることをお勧めします。

考え方
◇材料のばらつき(物性・汚れ等)に左右されない安定条件の探求
   ・樹脂封止プロセスの未充填不良を
2回の実験で1/7に、更にその1/19
   ・表面汚れのあるボンディング接合強度
1.5の安定化へ
   ・表面汚れの有無による溶液塗布量のばらつきを
1/3

◇寿命管理品の延命

   ・充填液の管理寿命を
12時間から2倍24時間に延命しコストダウン

◇電気的、機械的不安定さに左右されない安定条件の探求

   ・機械的不安定箇所のボンディング条件出しで従来比強度
1.3、ばらつき1/3
   ・評価装置ドライブ能力不足による誤判定を評価治具最適化で
1/116

◇環境ストレス(温度サイクル、衝撃など)に強い安定化条件の追求
   ・加熱前後の樹脂面積変化
1/37の条件出しに成功
   ・はんだリフロー時の耐熱性(樹脂剥離)を従来比
7以上に
   ・チップ部品実装強度が従来比
6以上に
                                                等
考え方
8.確認実験と考察
  求めた最適条件は実験による推定なので、実際にこの条件のデータを取る確認実験を行います。
  再現性が確認できれば、実験は成功でシステムは改善されます。

 SN比は、ノイズ因子に対する安定具合を表す数値で、感度は出力値そのものです。
 最適条件は、SN比優先で選択し、出力値の合わせ込みはSN比に影響の少ない因子
(上の例ではAやH因子など)で行います。

5.制御因子の選定と割付け
  制御因子とは、エンジニアがその値を自由に変えられるパラメータです。
  これを8個ほど選び、L18と呼ばれる効率的な組合せ表に割り付けます。

3.計測特性(入出力)の検討
  実験により各条件での出力特性の優劣を数量化できる計測特性を決めます。

タグチメソッド(注1)は外乱に強い条件を求める実験手法です。
安定なプロセスの構築
エンジニアスキルの向上が図れます。
◇実務指導(コンサルティング)
  貴社に伺い、現在抱える技術・プロセスの問題を、エンジニアの方々と会話しながら、
 進め方の決定から成果出しまでをOJTで指導してまいります。

 タグチメソッドは実験手法ですので、繰り返し作るもので数値化できる計測特性のあるものなら、
どのような分野のものにでも適用できます。機械・メカトロ・自動車・電気・電子・半導体・化学・医療
・生物・食品 等、ありとあらゆる業界で用いられています。


 このうち、筆者が関わり、効果を得たものの一例を以下にあげます。

7.データ解析と最適条件の推定
  データから各制御因子の水準毎のSN比と感度を求め、これをグラフ化し、最適解を求めます。