全力で取り組みましょう。一部の例外的なエンジニアについてこれは、紙上試作やパソコン内試作が、全て頭の中の「思考」のみで完璧にできてしまうエンジニアのことです。順に進んでいき、紙に何枚も何枚も書き、やがて平面をみれば何処でも書を想うようになり、最終的には空をみて書を想うようになれば、道が極まると聞いたことがあります。ここでいう一部の例外的なエンジニアとは、エンジニア道を極めた達人のことなのである。設計者として仕事をしていると、資材、ベンダー、工場とのやり取りは必須である。各設計者は、それぞれの対応に手一杯になり、中々全体像が見えなくなることがある。そこで、今日は、設計者が、部品の設計を行い、工場に納品させるまでにやるべきことを整理したので、それを紹介したいと思う。語ることは、ほぼない。下図の通りである!1は、設計者が部品の設計をする際に、あらかじめ想定しておくべき事項である。その会社でも、設計者は設計思想を「設計書」にまとめる。そこには、要求される事項と、それをどのように実現させるのか?QCDはどのくらいか?が根拠をもって記載されている。D(想定リードタイム)を資材調達に連絡する。必要に応じて、打ち合わせを行う。資材は、この情報をもって、ベンダー調査を行う。この際、過去実績の有無というのも重要な要素になってくる。(2)34は、資材がピックアップしてきたベンダーに対して、設計部がコスト回答が筋の通ったものであるかどうかを確認し、資材に設計が回答する段階。この後、資材内で経営状況なども考慮して最終決定され、ベンダーに通達される。(5)この後は、ベンダーと設計部との打ち合わせが行われる。コストダウン交渉が行われる。ベンダーは、実際に試作型を作ったりして試し打ちを行うので、設計者も必要に応じて立ち会いに行く。徹夜もしなければならないことがあります。(6)その後、設計立ち会い者とベンダーで合意がとれた物、または、ベンダーがこれで図面通りだ!と思うサンプルが、設計部に送られてくるので、その確認を行う。これを、「検収」という。)し、資材からベンダーに金型費の支払いが行われる。(89)こうして、一通りの部品の量産体制が整い、工場に出荷される分の生産依頼を資材がベンダーに依頼をかけ、工場に指定数量の部品が納品されるのである。(10)部品一つ作るにも、これだけのやり取りが生じるのである。昨年の、高校生男子がなりたい仕事ランキングの二位が、機構設計者だったとのことだが、「下町〇ケット」に影響されすぎではなかろうか?作中でも、平気で徹夜してたけど、、、36協定なんかないぞ?それやってたら、物できないぞ?会社つぶれるぞ?あんな美男美女いないぞ?そもそも出会いないぞ?ということを肝に命じて、それでも物作りで日本を変えたい!世界を変えたい!と思う人がやるべき職種である。入るほうが、幸せだと思う。機構設計者として企業で働いていると、設計仕様に対して疑問を呈することが多々ある。その多くは、設計優先度を立てられないような物についてである。そんなとき、私は、企画者に質問に行く。その要求事項の優先度を確認するために。すると、多くの企画者は、「分からない」「試作品ができてから考えようとしていた」などと言う。要は、分析できていないことが浮き彫りになるのである。世の企画職の方に、機構設計者として申し上げたいことがある。「要求事項は、必ず、重要度を数値を持って示してほしい」ということである。このようなことを言うかというと、そうしないと具体的な設計が進まないからである。要求事項の中には、多くのトレードオフがあり、そのパワーバランスを考える際の指標がないと、材料選定も構造も定まっていかないのである。」「光出力をX[lm]以上にすること」「片手で持てるようにすること」「デザインの観点から投影口以外の開口はなくすこと」「とにかく小さくすること」などという無茶が平気で出される。多くの企画者は、これらの要求事項を仕様書にまとめて提出したら、仕事終了とでもいった感じで定時帰りをする。どんな馬鹿がみても、この要求事項は互いに矛盾をしているのである。そんなときに、この要求事項の何よりもこれが大事!次はこれ!というのが書いてあれば、機構設計者は、設計方針が立つので救われるのである。片手で持てるようにすることなどという感じである。このように書いてあれば、機構設計を行う際の「軸」ができるのである。関係者にレビューをする際にも、企画書にのっとった設計思想であることが伝わるので、企画者は勿論のこと、設計の次工程である工場関係者や営業の方にも、透明性のある開発説明ができるのである。このとき、企画書に優先度が書いてないと、設計の軸が人によって、チームによってバラバラになるので、「そもそも論」が勃発するのである。その光景をみた、工場関係者や営業は、「まだ自分たちの要求は通るかもしれない」などと考え、その場で言いたい放題を言うようになる。それを見た企画者は、(自分たちが営業へのヒアリングを怠った非を出さないために)その言葉を議事録に残し、設計仕様書に追加をするのである。この侃々諤々(カンカンガクガク)とした議論は、無駄ではないだろうか?そして、それにその皺寄せが全て機構設計者にきていることがご理解いただけたであろうか?さらに、そんな要求全てに答えられる人はいると思うか?(答えられません)こうして出来上がった製品は、開発日程の中で出来たなりの物にしかならず、構造的に無理が生じるために問題がいくつも残り、小さな爆弾を抱えたままお客さんの元に出荷されるのである。機構設計者たちは、その爆弾の火消しに追われ、しかし、それはモグラたたきのようなもので、一つを消したら、別のところから火が...となるのである。多くの企業では、コストダウン活動をしなければならないので、品質が低下し、消した火がまた出てくることも容易に想像できる。このように、機構設計者は疲弊し、心労を負い、過労死する者もでるのである。これ全て、企画の怠慢と無能ゆえの現状である。長く機構設計者として働いてきた者として、会社と企画者のあるべき姿を下記に記す。・企画が無能な会社は、良い製品を作れない。※良い製品:ウリが明確で、それに即した無理のない形状をしている製品。・お客様に提供した姿をイメージし、言葉にできない企画者は、不要である。部長が!社長が!などと言っているような人は、向いてないです。・会社は、企画にこそ「統計学」と「分析能力」にたけた優秀な人材を置くべきである。要求事項を数値で語ってください。それが製品のQCDを満たす近道です。・企画者は、まとめた要求事項を、分析力をもって優先度をつけられなければならない。ヒアリング、または打ち合わせは必須である。営業や開発から、相談を持ち掛けられるまで動かないような者は、不要である。・統計学のスペシャリストであるべきである。統計学に疎い企画者は、「企画に統計学を使うのは古い」「データは好き勝手に作れるから意味がない」などと生意気なことを言う。それ、何十年も前のおっさんと同じ頭ですよ!人類の宝とでもいうべき天才たちが作ってきた技術を、天才でもない企画者が貶せるわけないでしょう。古いと思うのは、あなたが理解して使いこなせないからです。データが好き勝手に作れるというのは、アベコベです。データは嘘をつかないです。解釈する人が理解できず見抜けないだけです。統計学を日々学び、実践してください。サンプル数が少なければ、少ない数から推定することもできるはずです。少ない数でも確率的にあり得るあり得ないを判定できることも沢山あります。物作りの三大重要部署です。多くの会社では、設計に多くの皺寄せが来てしまっています。企画と営業は、今一度、自分たちのあるべき姿を見直しましょう。今年もやってまいりました。花粉症のシーズン...目、鼻、皮膚がつらいんですよね。昨年までは、事前に病院に行き、花粉症の薬を処方してもらっていました。今年は自力で何とか直そうと色々努力をしています。その結果、いくつか効果を確認できたものをレビューします。そもそも花粉症って何よ?アレルギー反応の一種です。人体の多くの生体反応は、「鍵と鍵穴」の関係で引き起こされます。アレルギー反応を引き起こす鍵穴に、鍵である花粉(人によって異なる)が入ると、花粉症が起こります。・アレルギーを抑える薬を飲む。・そもそも花粉に触れないでしょう。私もそう考えて、毎年色々試してます。花粉症の薬としては、過去、私はアレロック、アレグラ、クレアチンなどを処方されてきました。それぞれ、中々良い感じですが、副作用があって嫌です。眠くなったり、喉が渇いたり、頭の回転が明らかに鈍くなったり...そこで、今年は別の方法をとることにしました。今年の管理人の花粉対策まず、「そもそも花粉に触れない」を極力意識することにしました。下記のようなことをしています。・外から戻ったら入口で服を払ってから家に入る・外から戻ったら埃を払った服に、必ず花粉を落とすファブリーズをかける・帰宅したらシャワーを浴びる・加湿器により湿度を60%以上にするこれにより、マスクや眼鏡をしている限り、花粉症の症状は起こっていません。次に、薬ですが、頭の回転が鈍るような気がする、とかかりつけのドクターに言ったら、漢方を試すことになりました。いう漢方を試しています。食後2~3時間後に飲むと効くという、若干、扱いにくい薬ですが、結構いいです。こんな感じで、今年は日常の生活を対花粉に備えたことで、花粉症の苦しみがあまりなく、日々を迎えています。ところで、皆さんは、「マスク+花粉眼鏡」ができないと思っていませんか?というのも、普通につけているだけだと、くもって視界が奪われます。そこで、ちょっとしたコツを伝えたいと思います。眼鏡がくもらない方法まず、花粉眼鏡を用意します。これに、「くもり止めクロス」を使って、眼鏡の内側をふきます。次に、マスクの上から花粉眼鏡をします最後に、呼吸を完全鼻呼吸にします。くもり止めクロスだけで眼鏡が本当にくもらなくなります。これは、界面活性剤がしみこませてある布です。眼鏡の表面を息で少し濡らし、界面活性剤を均一に広げます。すると、息がレンズにかかっても油が水を弾く原理で、レンズに水滴がつかず、くもらなくなるというわけです。絶対くもらないかというと、そんなことはないです。花粉眼鏡のように目周辺の密閉度の高い眼鏡は息(=水蒸気)が外に出ていきにくいの、界面活性剤では退けきれないほどの水分がレンズ周辺にあふれ、くもります。そこで、眼鏡をマスクの上にのせ、息が眼鏡の外に出ていける空間を意図的に設けるわけです。鼻呼吸にすることで、マスクから吐き出される一度に吐き出される空気量を少なくすれば、マスクから眼鏡外までの空気循環が追いつき、眼鏡がくもらなくなります。過去、この記事で、データを分析する方法として「回帰分析」をExcelで紹介した。回帰分析により得た傾向の信頼性を示す手法として「相関係数」をExcelで出力する方法も紹介した。データを前にしたときに、まずデータ間の相関性をつかみ、それが強いもののみ回帰分析を行えば、自信をもって解析結果を語れると述べた。今回は、この考え方を引き継ぎつつ、比較したいデータが複数あるときに回帰分析を行う手法を述べたいと思う。「重回帰分析」をExcelで行う手法である。この手法を会得することで、「欲しい量と、それに関係しそうな複数の要素をまとめた関数式」を得ることができる。「お店の売り上げと、店舗面積、駅からの近さ、扱っている商品数、開店時間の長さetc」を「お店の売り上げ=α・店舗面積+β・駅からの距離+γ・商品数+η・開店時間」といった具合にである。Excelでどうやって重回帰分析をやるか?まず、下準備としてExcelを重回帰分析が使える環境に設定しておく必要がある。過去記事の「Excelによる回帰分析の方法2」を参照されたい。分析ツールを使えるようにしたら、いよいよ重回帰分析である。以下、順番に説明する。求めたい量に対して、関係していそうな要素を何でもよいからあげてみよう。前提として、理論式が特になくデータから見つけるしかないとする。理論式が分かっている場合は、そちらを使って下さい。ここでは、例として、電気製品の「騒音値と複数のファン」に関する試験データをあげる。下記のようなデータがあったとする。ここでいう騒音値とは、電気製品から外にでてくる音のことである。このファンは、その回転数に応じて音が変わる。製品内で同じファンを複数使うとも限らないし、同じような位置にあったとしても騒音値が単純に加算されるわけではないので、「製品騒音値とファン回転数」の関係を見つけることは難しいのである。そこで、ここでは重回帰分析による手法でそれを見つけてみたいと思う。上記データは、ファンが三台搭載されている製品において、各ファンを適当に定めてみて、製品騒音値を測定した物である。「相関」→「OK」と進む。下記のような小コマンドが出るので、入力範囲をする。入力は、特に変わったことをする必要はない。表を表題まで含めてマウスで覆って(=ドラッグして)あげればよい。その際、下記の小コマンドの中位にある、「先頭行をラベルとして使用」にチェックをいれると、後で出力される相関データが見やすくなる。出力オプションは、相関データを出力する場所を指定できる。下図のように何もしなければ、新しいシートに出力される。場所を指定したい場合は、下記の「出力先」にチェックをいれて、出力先のセルを指定する。騒音と回転数の生データに対してExcelの分析ツールで相関を調べると、下記のような表が、自動的に出力される。赤枠内が、データ上の騒音値に対する各ファンの相関係数である。これをみると、ファン2と騒音値の関係性が確実(≧0.7)にあり、ファン3は無視できない程度関与(0.3~0.7未満)しており、ファン1はほとんど関与しない(≦0.3)という結果になった。重回帰分析にかける、結果をまとめるここで、以降の重回帰分析を行うわけだが、二つの方針をとることとする。今、上記の結果で、相関係数0.7以上の物はファン2のみである。言い換えれば、ファン2が、製品騒音値を支配的に決めていると分かる。そこで、方針の一つは、「製品の騒音値を決めるのはファン2であり、その回転数と騒音の関係をつかめば十分である」という仮説の元、「騒音値とファン2の回転数」に対して回帰分析を行う。一つの方針は、全て同時に回帰分析を行うである。確かに、相関係数だけをみると、ファン2が突出しているが、ファン1も2も音源であることに変わりはない。よって、それを知っていながら無視することはできない。よって、一緒に回帰分析をしようという物である。あとで、この二つの結果を比較してみる。やり方としては、時間と要素数と相談して前提さえしっかり定義しておけば、どちらの方針を採用しても良いと思っている。筋が通っているからである。しておくと、後でデータを元にした予測をすることで可能になる。K26は、私が使用したExcelシートにおいて、ファン2回転数の記入箇所(上図の青枠内)のセルが、たまたまK26であっただけである。【方針2】:ファン1~3のすべての重回帰分析まず、先の相関係数と同じように、「分析ツール」を立ち上げ、「回帰分析」にチェックを入れる。「OK」を押すと、範囲指定をする小コマンドが立ち上がるので必要な範囲を記入する。出力範囲(X)には、要素となるパラメータをまるごと指定する。ラベルごと範囲指定し、中段にある「ラベル」にチェックを入れておくと後が楽である。して出力された結果が下記である。この結果より、騒音値(=欲しい量、予測しい量)と各ファンの回転数をつなぐ式が記述できる。上図の色んな情報を無視して、赤枠で囲ったとこだけ着目する。この情報から関数式を記述すると、下記のようになる。ここで【方針1】と【方針2】の結果の違いを考えてみる。方針1は、「ファン1と3の回転数は何でもよく、ファン2が製品騒音値を決めるのだ!」というもの。方針2は、「ファン1~3の全てが製品騒音値に影響するのだ!」というものである。ファン1=4000,ファン2=8000,ファン3=10000テスト1より、全ての回転数が同じ場合は、確かにファン2の値をみれば、1dBAほどの違いしかない。よって、ファン2の回転数をみればおおよそ製品騒音値が分かると言えそうである。テスト2をみると、ファン1や3を思い切り回転数を下げてみると、8dBA弱まで結果に差が出てしまう。それがファン1や3をそれ以外の任意の数にしてもある程度保たれるのならば、ファン2の回転数から予測された騒音値にその補正数を加えればよいので、方針1は使えるかな...と思ってテスト3や4をしてみた。結果、値が1.6~3.6dBAと大きくバラついたので、補正は難しそうだと分かった。テスト2と3は、騒音値との相関が最も少ないと思われてたファン1の回転数を変えたのだがそれでも4.2dBAもの差が出てしまった。このことから、相関係数が0.3未満だとしても、明らかに所望量に影響すると考えられる要素の場合は、重回帰分析にかけた方がよいと分かる。今回の分析は、回転数が8000rpm以上に対して求めたものである。それに対して、テストでは回転数4000rpmなど逸脱した値も使っている。相関係数が小さいのに、結果に大きく反映されている場合は、予測に使用したデータ範囲外の可能性があるので、別途、興味のある方は調べていただきたい。まとめ・予測したい量に対して、複数要素の関与が気になる場合は、重回帰分析しよう!・Excelの「分析ツール」で簡単にできます。・パラメータ数が多い場合は、相関係数の大小で回帰分析数を減らそう。明らかに関与すると思う場合は、相関係数が小さくても分析にかけよう。定期的に実家に戻っています。そんな時、ふと四季折々の植物を記録に残しておきたくて、コンデジで撮影しています。今日は、そんな実家周囲の植物の一部をUPします。植物じゃないけど、誰かに遊んでもらいたくて、いつも頃合いを狙っている。我家のは、白梅である。梅の花を(枝から)折り取ったら、袖がこんなに香っている。梅の花が咲いていると勘違いして、ここで鶯が鳴いていますよ。いった感じでしょうか。こちらは鬼門よりに植えている梅の木。