品質工学

品質工学：顧客視点による開発効率化と品質最適化

品質工学は、田口玄一博士によって開発された、技術開発および新製品開発の効率を飛躍的に向上させるための革新的な手法です。海外では「タグチメソッド(Taguchi Method, TM)」として広く知られており、その知名度は非常に高いです。

品質工学の狙い

現代の事業経営において、技術戦略の重要性はますます増大しています。しかしながら、製造業においては従来の科学的思考や統計的手法に固執し、開発効率の向上が停滞しているのが現状です。その結果、社会問題の発生や、後追いの再発防止策に追われるという悪循環に陥っている企業も多く見られます。

品質工学の本質は、「社会損失の最小化」と「個人の自由の拡大」という、頭脳労働の生産性向上に焦点を当てています。企業側の論理ではなく、顧客視点に立ち、顧客の損失と企業利益のバランスを最適化することで、真の事業成功を目指します。田口玄一博士は、品質工学の目的を「社会全体の生産性向上、特に頭脳労働の生産性向上」と明確に示し、無駄な労働時間の削減による休日の増加や、その時間をレジャーに充てることで国民全体の豊かさを実現できると主張しています。

品質工学を構成する分野

品質工学は大きく分けて3つの分野から構成されます。

1. 開発設計段階（オフライン）における品質工学: パラメータ設計、損失関数
2. 生産段階（オンライン）における品質工学: 損失関数
3. MT法（マハラノビス・タグチ法）: 多次元データ解析による予測・診断・分析

オフライン（開発・設計）における品質工学

パラメータ設計（ロバスト設計）

パラメータ設計は、製品の機能性を最大限に高め、同時にノイズ（外的要因）の影響を最小限に抑えることを目的とした設計手法です。品質工学では「品質が欲しければ、品質を測るな。機能性を評価せよ」という考え方が基本となります。そのため、品質特性の数値ではなく、理想的な機能（y = βM）を特性値として設計を進めます。

パラメータ設計の手順は以下の通りです。

1. テーマの分析
2. 目的機能の明確化
3. 理想機能の定義（y = βM）
4. 計測特性の選定（信号因子とノイズ因子の選定）
5. SN比（信号対雑音比）と感度の算出
6. 制御因子の決定
7. 直交表を用いた実験計画と実施
8. データ解析と要因効果図の作成
9. 最適条件の特定と確認実験
10. 再現性の確認と必要に応じたパラメータの見直し

許容差設計

パラメータ設計では、低コスト部品を用いてSN比を改善し、コスト削減を図ります。許容差設計は、この品質改善の成果をコスト改善に還元するための手法です。損失関数は、目標値からのばらつきに比例する関数で表され、目標値からのずれが大きくなるほど損失も大きくなります。許容差設計では、部品コストと品質コストのバランスを取り、両者の和が最小になるように許容差を決定します。

部品・組み立て品の許容差設計

直交多項式を用いた応答解析による許容差設計は、特に安全設計に有効です。品質工学における安全設計とは、「信頼性だけに頼るのではなく、事故発生時の被害を最小限に抑える設計」を指します。

許容差決定

許容差（Δ）は損失関数から決定します。部品コストや許容差を超えた場合の廃棄費用、機能限界、機能限界を超えた場合の社会的損失などを考慮して、最適な許容差を決定します。安全率（φ）も同様に損失関数から求められます。

オンライン（製造）における品質工学

オンラインにおける品質工学は、製造工程において最小のコストで最高の品質を実現するための手法です。具体的な方法論としては、フィードバック制御、工程の診断と調節、工程連結のシステム設計、フィードフォワード制御、検査設計、予防保全方式の設計、安全システムの設計と保全などが挙げられます。

MT法（マハラノビス・タグチ法）

MT法は、多次元情報データを用いた予測、診断、分析を行う手法です。様々な時系列データにも適用でき、工学分野だけでなく、医学、経営学、社会学、自然現象の解析にも利用できます。MT法には、MT法、MTA法、TS法、T法など様々な手法が存在します。それぞれの方法には特徴があり、データの特性や解析目的に応じて使い分けられます。MTシステムはこれらの手法全体を指し、マハラノビス距離と田口玄一博士の考え方を融合したものです。

その他

標準SN比、エネルギー比型SN比（新SN比）などの概念も、品質工学における重要な要素です。これらの手法を用いることで、より精度の高い品質管理とコスト削減を実現することができます。

もう一度検索