関するご意見やご質問を自由にお書きください。今日はE社で関西QE研究会の移動研究会が開催された。戦後、品質管理の時代が長く続いたためか、品質とは工程品質(図面通りの品質特性)を改善すれば市場でトラブルは起きないと考えているのである。具体的に述べるとE社では櫛状のさらばねの高さがばらつくから、高さ寸法のばらつきを望目特性のSN比で評価しているのである。高さが多少ばらついても市場品質に関係がないのである。さらばねの機能性評価は、設計段階で、繰り返し荷重を加えて、高さ変位の非線形の比例関係を、標準SN比で評価すればよいのである。ばね高さのばつきは標準条件で製造段階で検査すればよいのだが、市場品質の評価は設計段階で機能性評価を行わなければならないのである。「機能設計」と「機能性設計」の違いを理解していないのである。田口玄一は、市場問題に接したとき、原点に戻って、目的は何かを考えて、最適な手法を創造されたのである。手法は常に後付けなのである。目的を改善するために、どんな手法が効率的かを考えて、手法を創造して改善を重ねられてこられたのである。13時6分AIが発達すればハードやソフトのものづくりの世界において、生産性が向上するといわれているが、AIでできることは単純な論理的思考で行われる分野であって、アブダクション思考の品質工学の世界まで可能かどうか疑問である。物事を論理的に突き詰めて、最適な解に到達するためには、まずデータに基づく分析的なアプローチが求められる。分析は問題を明らかにするが、解は与えない。「発想」の思考プロセスには、「アブダクション」が必要なのである。品質工学で考えている基本機能やノイズに対する交互作用の機能性評価までAIでは考えられない。設計を行うとき、方針を検討したり、計算したり、作図したりしている。その基本的な方法は、科学的知識を演繹的に具体的特定の問題に適用する作業である。システム選択の「発想」というプロセスは論理思考とは異なるプロセスであると考えている。「問題が分かれば、答えは出たのも同じ」だと主張するマネージャを見るが、問題は分かっても、答えは無数に存在するのである。このような人種は、自らは「問題を示す」だけで、後は担当者や専門家に任せて恥じない。問題が分かっているのだから、後は楽なものだと思っている。仕事をするということは「問題の答え」を出すことである。このようなレベルのマネーシャは、担当者や専門家が答えを出す行為の中で起こす失敗が耐えられない。やれ、もっと論理的にやれと騒ぐ。このような人は、問題を明らかにする思考プロセスしか知らないので、解決策も同様に考えられると思っているから困ったものだ。品質管理の世界では、PDCAのデミングサークルが有名であるが、デミングさんの先輩の、シューハートはPDSAで考えることの大切さを提案されていた。PDCAのCはcheckでモデルに適合しているかで、答えが固定しているのに対して、Sは試行錯誤のアブダクションで新しいモデルを考えて品質を向上させることが大切だと考えていた。品質工学のパラメータ設計では決められたシステムに拘らず、最適なシステムを創造することであるから、閉じられた世界から開かれた世界へ飛躍するPDSAの発想が大切なのである。品質工学のパラメータ設計もISO化が実現したのであるが、日本語化されていないので日本ではあまり知られていないと考えている。いう私も今まで内容については見ていないので偉そうなことは言えないが、早くJIS化が実現することを期待する。明治維新における新政府と徳川幕府の対立と、品質工学の考え方(技術開発型)と科学的思考の問題解決型のやり方(品質管理や信頼性工学)との対立と比べてみると面白いと考えている。江戸末期の尾張藩主徳川慶勝のように新政府に加担したため、内戦が小規模で終わって、明治維新が達成できたことはあまり知られていないが、現代のモノづくりの世界でも徳川慶勝のような人物が出て、当たり前のように品質工学が企業の中で活用されることを期待したいのである。10時38分S社で開催された企業交流会の席上で、私が「世の中の企業では、CSと言って顧客満足の大切さを述べているが、実際にはタテマエの顧客満足であって、ホンモノではない」と述べたことに対して、経営者の一人が「お客様のことを考えていない経営者などいない」と反論されたことがあったが、果たして、商品の規格の決め方にしても「相手の立場に立って生産者の規格を決めていない」と考えている。それは損失関数の考え方で、消費者の損失と生産者の損失の比から規格を決めていないからである。価格の安いものほど規格は厳しくしなければならないのだが、世の中では全く反対なのである。このことを「規格値の決め方」でJIS化がされているのだが、世の中の取引やものづくりではで、ほとんど使われていないのである。このことを今回のISOには決められていないのは残念なことである。昨日の関西QE研究会では首題のテーマでグループディスカッションを行ったが、ベテランはいざ知らず若手のメンバーはその真意を理解できなかったようだ。最近の燃費問題や原発問題に共通することは、品質問題から発生して補償問題に発展していることは皆さんご承知のことであるが、田口先生はこのことを予言して「メーカーは泥棒より悪いことをしている」と言われたのである。INAXのタイル実験ではトンネル窯の温度調節をせず温度に強いタイルのロバスト設計を行い、生産コストはトンネル窯の流れ速度をチューニングして、一級品と2級品を作って売り先によって売値を変えたのである。三宝化学のもやしの実験でも同じようにパラメータ設計を行い、もやしの生産速度を高めて生産性を改善して経営的な成果に結びつけたのである。「品質第一」は品質管理の考え方であるが、品質工学では「コスト第一」で品質改善は目的ではなく、手段に過ぎないと考えている。品質改善の成果をコストダウンに結びつけることと同時に、品質は測らず能性評価によって開発期間を短縮して残業をなくすことで「開発の生産性」を高めることが、社長のコストの低減につながるというのが、田口哲学の原点にあるのである。ついでに討論されたのは、バーチャル設計の目的がわからないということである。ベテランと若手の技術者を集めて議論することはよいことであるが、トヨタの事例にあるような、すでにシミュレーションで開発を行われているものに、点数評価で望小特性の仮想実験を行う真意が分からないのである。社長のコストの低減と逆行する開発ではないかという意見で一致した。先ほどの投稿は色が変わってしまいました。すみませんが再度同じ内容で投稿させていただきます。今回は実体験に基づく生々しい内容です。品質意識は各社の長年の組織文化に根ざしていると感じます。品質工学の考え方を受け入れられるかどうかは、その会社の品質意識に大きく依存すると思うのです。全ての会社が一様に品質工学の理念を受け入れるのは非現実的と思っています。少なくともこの2社は品質工学の前に品質管理の品質第一を学ぶ必要があるように感じています。この2社に共通しているのは、お客様が不具合で困っているのを目の当たりにしても、責任は自社にはない、お客様の責任である、という方向に持っていこうとすることです。最近マスコミでも取り上げられていますが、会社文化は10年くらいでは変わらないなというのが正直な印象でした。Mi社の車で5回もの不具合を経験しました。危険なので、破断部の樹脂カバーを切り取り応急処置5、突然パワステが利かなくなる。運転困難なのでサービスマンが一旦引き取り、営業所まで強引に運転したところ、その運転が原因でエンジン内部が損傷し、廃車に。4と5は重大不具合なので、品質保証部まで問い合わせました(これも大変でしたが)その結果、4については、樹脂厚の規格1.3±0.5mmに対して、本品は0.8mmであり、合格品なので問題ないとの回答をいただきました。無理な使い方をしているのではないかとも言われてしまいました。5については、プーリーの固定に使われている接着剤が、ベルト滑りによる摩擦熱で劣化し、接着層がはがれることが原因で、対策案内を自社HPに出している。それを見て事前に対応してほしかった。Mi社で点検をしてほしかったという回答をいただきました。住宅のCo社キッチンの蛇口の蛇腹ホースが経年劣化(約8年)で破断し、水漏れ発生。破断部がキッチン下部にあり、普段は見ないところだったため気づかずに数日使用。同じ不具合は同じ蛇腹ホースを使っている近所の数軒で発生。破断したホースの廻りを見ると施工不良が2箇所あり1、蛇腹ホースを格納する樹脂部材を取り付けるネジが設計とは異なる大きなネジで固定され、本来は取り外しできる部材なのに取り外しできない状態になっていた。これによって、この部材に溜まった水を捨てられない状態になる2、漏れた水が落ちてくる場所にある木製部材が、本来は本体とネジ止めされているはずなのに、ネジ止めされてない。これによって、水が下部にダイレクトに流れてしまい、発見が遅くなる。・信頼性不足の蛇腹ホースについて蛇腹ホースの製造メーカーの責任でありCo社の責任ではないそのメーカーを採用決定したのはCo社だがそれは責任とはならない・施工不良について問題のない範囲であるこの2社に共通しているのは、自社の都合をお客様より優先させて、できるだけ責任を回避する態度です。お客様のためではなく、自社のためのビジネスなのでしょう。市場不具合に正面から向かい合わず、再発防止すら目指す姿勢のない企業に、いきなり品質工学を導入することは難しいのではないかと思うのです。このような企業は、まずは品質管理からではないでしょうか。12時17分Tetsuさん投稿ありがとう。内容をよく読んで返信します。13時34分Tetsuさん昨日は大阪で品質工学シンポジウムを開催しました。QE研究会が集まって、発表テーマと田口伸さんの出版記念講演の討論会を行いました。発表テーマは格好いい発表で現実の企業の姿を現したテーマでなく、がっかりしました。現実の世界では貴殿がおっしゃる通り、品質意識が全く異なり、問題解決型の企業体質がほとんどだと感じています。その中で技術開発型のモノづくりを推進しようとすると矛盾が起こるのは当然のことです。日本の現状は政府でももんじゅの問題についても1兆数千億円使っても責任を感じていないし、東京都庁の豊洲市場の問題でも責任者が誰かわからずモノができてからノイズに弱いことが分かって今後どうするかが不明なのです。三菱自動車の件も全く同じだと考えています。私も貴殿が経験された品質トラブルと同じような経験をしていますが、設計品質が悪いトラブルがほとんどです。田口先生は「品質を良くしようとしかしないから駄目だ。良い設計をすることをほとんど考えていない」とおっしゃっていましたが、現状は問題を起こしてからの再発防止が仕事の大半で、口では未然防止と言いながら、機能設計だけで機能性設計の考え方が全くないのです。問題解決でもよいから、望目特性でよいからノイズ戦略を行って欲しいものです。動特性による機能性評価はその後でもよいのです。理想的には動特性は過渡特性で短時間で早く失敗を発見することがですが・・無理な注文です。品質第一ではなくコスト第一だといっても世の中では通用しないのが現状ですね。別件ですが、学会でY先生が中心で進めておられるバーチャル設計はどう考えますか。印象レベルでコメントさせていただきます。パラメータ設計は上流に行けば行くほど、その実施効果が大きくなると経験しています。その効果は、逆説的ですが、失敗することにあります。その失敗から創造性を的確に発揮して次へ方針の意思決定をすることが開発をゴールに向かって加速させる原動力になると考えていますが、そこにバーチャル設計が役立つかと問われれば否定的な印象ですなぜならば、今までにないシステムや制御因子を取り上げてチャレンジするのが上流段階のパラメータ設計だからです。未知の世界へのチャレンジに100点はあり得ません。既知の制御因子のパラメータ設計で改善活動をするケースでは、もしかしたら有効な場面があるのかもしれませんが、そこはよくわかりません。ところで、上流段階のパラメータ活用方法について、10月から「標準化と品質管理」誌で連載を開始しました。開発段階のパラメータ設計活用方法を事例と持論を交えながら解説します。参考にしていただければと思います。この解説記事が叩かれ台となって、議論が発展することも期待しています。品質工学はこれからも進化し、活用の場面も今まで以上に広がると考えています。7時28分Tetsuさんバーチャル設計のご意見ありがとうございました。技術力がない技術者が集まって、実験をせず制御因子を取り上げて感覚的な値で望小特性のSN比で最適条件を求めて何がわかるのか疑問です。目的がさっぱり理解できないのです。ところで、貴殿が標準化と品質管理でパラメータ設計について連載記事を書かれておられるようですが、よかったら資料を送っていただけないでしょうか。9時54分Tetsuさん「標準化と品質管理」に投稿された連載記事を拝見して、我が意を得たりの感想です。世の中では、品質工学の活用の目的の大半は、狭い範囲のシステムでパラメータ設計を行い、最適条件を求めることだと考えているのです。Tetsuさんの主張は、開発活動で最も大切なことは「システム選択」にあると述べておられることです。技術者の役割は、いかにたくさんのシステムが考案できるかが大切で、その中から目的を達成する最適なシステムをパラメータ設計で選択することだと考えています。パラメータ設計の目的が、駄目なものはダメと早く失敗させることですから、制御因子をたくさん採り、水準幅は考える範囲を拡張して、最適なシステムを考案することも大切なのです。私が「パラメータ設計の極意」と題して、シミュレーションのパラメータ設計の結果から新しいシステムを創造したことは、私のホームページに搭載されています。10時41分コメントどうもありがとうございます同じ趣旨の内容を1998年の品質学会誌に投稿してますが、当時よりもだいぶわかりやすい文章になっていると思います。その後の推進活動を通じて事例も追加することができました。品質工学を知らない一般の技術者の方々にも読んでいただきたいという想いで書いています開発上流のシステム選択段階での品質工学活用は大きな課題であると同時に、大きな期待でもあります。太田会長と相談した結果来年の合宿(兵庫しあわせの村)で招待したらどうかということですので、決まったら連絡させていただきます。今回の品質工学シンポジウム懇親会の席上で、三菱化学の技術者Mさんが、私が講評の中で述べた田口玄一先生の”統計学よさようなら”という言葉を説明してほしいと尋ねてきたことに感動しました。その時、私が次のような説明で理解していただいた。1.貴方が商品を買ったときトラブルが発生した時、標準条件である工程品質の統計的な偶然誤差ではなく、市場における使用環境条件や劣化ノイズ(必然誤差)に弱いから起きたと考えるべきです。したがって、製造段階のn個の統計的な偶然誤差でなく、顧客が買った1個の商品が市場におけるノイズ(必然誤差)に弱かったと考えるべきです。市場では、統計的偶然誤差は役立たないのです。2.時計の誤差でも年差とか月差のような統計的誤差で評価するのでなく、水晶振動子の周波数の誤差が温度ノイズに強くなるように、周波数の誤差の逆特性のコンデンサを使って、温度ノイズに強くなるように複雑なシステムでパラメータ設計を行うことに着目することが大切なのです。モノを作る前に品質を創ることが大切なのです。パラメータ設計では統計的な偶然誤差ではなく、必然誤差のノイズを使って市場品質の改善を行うことがが大切なのです。私の言葉に対して、三菱化学のMさんは下記のように述べておられます。「”統計学よさようなら”のような言葉は示唆に富み、聞き手を成長させるので個人的に好きです。」という感謝のメールをいただきました。田口哲学の真髄はSN比に尽きると考えている。SN比については過去にたくさんの種類が提案されてきたが、最も基本になるのは21世紀になって提案された「標準SN比」であると考えている。理由は、ロバストネスの研究では、市場におけるノイズに対する安定化が最も大切であるからである。感度によるチューニングは標準条件で目標値に調整すればよいからである。重要なことは感度は生産者側で技術者が調整することができるが、市場における品質は設計者がチューニングできないからである。このことは私が品質工学を学んできて最も感動したことである。線形性だけでなく非線形世界まで拡張されたことはすべての現象に活用されたことは、エネルギー型SN比と同様画期的なことである。田口先生が関西QE研究会で標準SN比を提案されたとき、私が従来のSN比はどうなるのかと質問した時、すべて標準SN比でよいのだ。従来のSN比は止めてもよいといわれたことを覚えている。最近SN比論争が下火であることが残念である。今年のプロ野球で日ハムが一時は11.5差の開きがあったのを覆して優勝したのに対して、巨人は優勝を目指して頑張ったが,広島に15ゲームの差に開いて2位で終わった。原因は選手が今やらなければならないことがわかっていなかったのである。巨人の選手は「木を見ずに森を見ていた」のに対して日ハムの選手はいきなり11.5差を考えず、今できることに全力を傾けていたのである。広島カープの選手も自分の「働き」を認識して、今何をすればよいかを分かって、バッターボックスに立って行動した結果、優勝できたのである。品質工学では、「品質を考えず機能性を評価せよ」と言われているが、品質問題で悩んでいる現実の世界では、「良くしようとしか考えない」のが人情である。田口伸さんの本でもよくわかっていて、いきなり動特性の機能性評価ではなく、望目特性や望大特性や望小特性などの品質特性についての機能性評価を述べておられる。そのためには「ノイズ戦略」の機能性評価やパラメータ設計の重要性を強調されて解説されている。「森をよく見て木を見る」ことが大切なのである。「現実の姿を見ずして、理想を追っても理想に到達することはできない。」と考えておられるからである。現実の姿を直視することで、マネージャーや技術者の個人の働きを明確に自覚して一歩一歩改善することで理想に到達するのではないかと考えている。誤解されては困るのだが、品質問題を改善するときには、基本機能の改善を重視することを忘れてはならないのである。全体最適で原点回帰が理想であはあるが、理想的姿を描きつつ、現状打破を考えていくことが近い将来理想に到達するのだと考えていくことが大切ではないかと考えている。今回の品質工学シンポジウムは、田口伸さんの出版記念を兼ねて開催されることになった。本の題名は「タグチメソッド入門」ということであるが、田口の真髄に触れた素晴らしい内容である。現実の社会では問題解決が多いので、品質特性の機能性評価から入って「ノイズ戦略」の重要性について強調して述べておられる。今まで書物では語られてこなかった田口先生の品質工学の原点の事例(電話交換機やイナックスのタイル実験や国鉄など)エポックメイキングの事例について解説されておられることは品質工学の進展を知る上には大変良いことである。田口先生は、「良くしようとしかしない」と考えるからダメで、良い設計をすると考えることが大切だといわれていた。良くしようとしかしないとは問題解決の再発防止であり、良い設計をするとは、技術情報のデータを活用して,ノイズ戦略の機能性評価とロバスト設計による未然防止で、問題を起こさないようにすることで、全く違う考え方である。天才と我々凡人の差がそこにあるのである。今回の出版では、ロバストネスによる最適化に言及されておられるので、許容差設計や損失関数やソフトのデバッキングやMTシステムなどは述べておられないが次回の出版に期待したいのである。