モンテカルロシミュレーション:こはぜ屋の場合

今回は前回に引き続き、ドラマ「陸王」を例にとって話しを進めたいと思います。

前回は、MinitabのDOE(実験計画法)機能を使って、陸王のソールの硬さ(硬度)を決める数式を導きました。そして今回はDOE(実験計画法)で導いた数式を用いて、入力データである繭の大きさ、茹で温度、茹で時間のバラツキが、出力データであるシルクレイの硬度のバラツキにどのように影響するのかをモンテカルロ・シミュレーションで調べてみたいと思います。

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DOE(実験計画法):こはぜ屋の場合

先日、ある集まりでDOE(実験計画法)に誰にでも分かる様に説明してもらいたいという依頼を受けたので、TBSのドラマ陸王を例に用いて説明しました。このブログでも一度「陸王」とDOEについて記事を載せていますが、再び掲載したいと思います。似たような内容になりますが、お許しください。

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解説: プロジェクトの最適化と最適化のプロジェクト

先日、リーンシックシグマ・ブラックベルトのマイク根上さんと電話で話をしました。

その際、根上さんに全体最適化について尋ねられ、僕は設計最適化のプロジェクトのことだと思い、DFSS等で行う最適化について説明しました。

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エッセイ: 2020年の抱負-タグチメソッド

最近タグチメソッドについて以前にも増して勉強しています。なぜなら「どうして日本ではシックシグマ(DFSSを含む)の”ロバスト設計と最適化”ではなく、タグチメソッドが主流なのだろうか?」という疑問を晴らすためにこれまでタグチメソッドを勉強していましたが、どうもそんな表面的な勉強ではこの疑問が解決できないような気がしてきたからです。

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解説: Minitabによるタグチメソッド

ものづくりドットコムなど、モノづくりに関するサイトを覗いていると、実験計画法の話題が時々出てきます。しかし実験計画法の話題が出るたびに、これまで不思議な違和感を感じていました。なぜかと言うと、日本で実験計画法と言えば、十中八九がタグチメソッドのことで、これはリーンシックスシグマの世界とは異なるからです。

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事例: シミュレーションを使った実験計画法

この数日間、実験計画法(Design of Experiments: DOE)について話をする機会が何度かありました。「どんな時に使うのか?」という応用の話から、「どのように使うのか?」という技術的な話まで様々でした。一般的な話が中心で、あまり実務的な内容については話すことができなかったので、この場を使ってで少し説明したいと思います。

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事例: DX(デジタル・トランスフォーメーション)

産業界のニュースなどをインターネットで読んでいると、DX(デジタル・トランスフォーメーション)やIoT(インターネット・オブ・シングス)の話題で溢れています。「今話題になっているから」とか「新技術に乗り遅れないために」などという理由だけでDXやIoTを始める人はいないと思いますが、一方でDXやIoTが”できること”を良く知っている現場の人も少ないようです。

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