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。
“モンテカルロシミュレーション：こはぜ屋の場合” の続きを読む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。
“DOE（実験計画法）：こはぜ屋の場合” の続きを読むエッセイ: 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。
“エッセイ: 2020年の抱負-タグチメソッド” の続きを読む事例: DOEとタグチメソッド
先日、DOE（Design of Experiments）とタグチメソッドの比較に都合の良い事例に巡り合いました。そこで前回の投稿に引き続き、DOEとタグチメソッドのついて書いてみたいと思います。
“事例: DOEとタグチメソッド” の続きを読む解説: 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。
“解説: Minitabによるタグチメソッド” の続きを読む事例: 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。
“事例: シミュレーションを使った実験計画法” の続きを読む解説: 飛行機事故とソフトウェアDOE
先日の投稿「解説: 飛行機事故とセンサー・フィードバックの分布」の続きです。事故の調査が進み、センサーの異常だけではなく、ソフトウェア不具合の可能性も分かってきたので、続きを書いてみようと思いました。
“解説: 飛行機事故とソフトウェアDOE” の続きを読むエッセイ: 陸王とシックスシグマ
今回のシカゴまでの12時間のフライトは、一睡もしないで一つの番組だけを見続ける覚悟で臨みました。というのも、「今 ANA の東京-シカゴ便に乗れば、ドラマ番組”陸王”を全部見ることができるよ」と友人から聞いていたからです。
“エッセイ: 陸王とシックスシグマ” の続きを読むエッセイ: 機械学習とフレーム問題
近ごろ機械学習を勉強しながらそれを業務に活用するよう努力しているせいか、機械学習、もしくは人口知能（AI）に関する記事がよく目に留まるようになりました。よく「AI によって将来無くなる仕事」といったような記事を目にするのですが、以前はそのような記事を読んでも単なる脅かし程度にしか思えなかったのですが、機械学習を知るようになってからはその根拠が少しずつ理解できるようになってきました。
“エッセイ: 機械学習とフレーム問題” の続きを読む解説: 機械学習とリーンシックスシグマ
最近はテレビや新聞でも人工知能（AI）、IoT、ビッグデータという言葉が当たり前のように使われるようになりました。僕が勤める会社でもそれに関連してなのか、データ解析（Analytics ）分野の研究や製品開発が進んでいます。リーンシックスシグマも例外ではありません。もしかしたら今後、リーンシックスシグマが人口知能を取り入れていくかもしれません。いやむしろ、人口知能が時代遅れのリーンシックスシグマに取って代わってしまうかもしれません。そんな危機感もあり、最近は人工知能の中でも特に機械学習について勉強していました。
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