因子の分類と一般的な実験の組み方

前回、望目特性の事例でお話したように、パラメータ設計では、最初は、目標値にこだわらないでばらつきの改善を行い、次にばらつきに関係がより少ない要因で平均値を目標値に調節します。今回は、パラメータ設計を行う場合、どのような実験の組み方をしたらよいかについて、お話をしたいと思います。

弊社では、開発設計で、市場で起こり得るノイズ（機能をばらつかせる原因の総称）を予測し、そのノイズを研究室の段階で取り入れて、実験を行っています。
開発段階での実験結果が、市場や大規模生産で再現することがとても重要だからです。たとえば、複写機の用紙送り機構の場合は、お客様が使用する紙の種類や使用環境、また、ローラーの劣化などを考慮し研究を行っています。

考慮するというのは、ノイズと特性値の関係を調べるのではありません。そのシステムの機能がノイズにできるだけ影響されないような設計を行うということです。
もちろん限界性能を確認することも重要なことですが、「寒い日は、コピーが使えません」「この用紙しか使えません」では、その企業の製品は売れなくなってしまいます。初めに考えるべきことは、いろいろなお客様がいろいろな環境で使用しても機能性を確保する製品を設計することではないでしょうか。

パラメータ設計では、このような設計者が制御できない機能を乱す原因をノイズと呼び次の３つに分類しています。

1. 環境条件のばらつき（外部ノイズ）
2. 劣化によるばらつき（内部ノイズ）
3. 品物間のばらつき

パラメータ設計では、信号因子に対する効果を維持しながら、このような誤差因子にできるだけ影響のない制御因子の水準値を選ぶことが目的です。
たとえば、複写機の用紙送り機構の場合、お客様の使用環境や使用するペーパーが変わっても、ローラの回転角で紙の送り量がばらつきなく変化して欲しいのです。

以下に、パラメータ設計の一般的な実験の組み方を紹介しますので、実験を組む際の参考としてください。

パラメータ設計の場合、通常、内側に制御因子を、外側に誤差因子・信号因子を割り付け、内側因子と外側因子のあらゆる組合せについて実験を行います。
制御因子については、できるだけ多く取り上げることが大切ですが、誤差因子については、重要と思われるものに絞るか、調合して２水準または３水準にするのが合理的な良い方法です。誤差因子の効果を別々に求めても、パラメータ設計では役に立たないからです。
誤差因子の定性的傾向が不明のときは、あらかじめ予備実験をして定性的傾向を求めてから調合をおこないます。

信号因子がない場合とある場合について、一般的な実験のわりつけを下に示します。

信号因子がない場合

Ｎ１　…　マイナス条件 すべての誤差因子の水準を目的特性が小さくなるようにそろえた条件 　Ｎ２　…　標準条件 これは省略する事も多い 　Ｎ３　…　プラス条件 すべての誤差因子の水準を目的特性が大きくなるようにそろえた条件 Ｌ１８の場合、外側を３水準に調合すれば、１８×３＝５４個の実験デ−タを取ります。 誤差因子の定性的傾向が不明の場合は誤差因子を調合せず、外側を直交表（多元配置）にする事もできます。しかし実験回数が非常に多くなるため、実験が容易な場合に限られます。

信号因子のある場合

Ｍ１〜Ｍｋ　…　信号因子（外側） 　 信号因子のある場合には、外側は誤差因子と信号因子の全ての組み合わせとなります。 （外側を、信号因子と誤差因子の２元配置にします）

	第一回・・・パラメータ設計のための特性値 第二回・・・因子の分類と一般的な実験の組み方 第三回・・・ＳＮ比とその種類 第四回・・・効率的な設計開発を行うために 第五回・・・ＳＮ比に変換する前に 第六回・・・動特性それとも静特性？ 第七回・・・最適条件を推定してみよう（１） 第八回・・・最適条件を推定してみよう（２） 第九回・・・確認実験は必ず実施しよう 第十回・・・品質評価のためのＳＮ比 第十一回・・・欠測値の処理 第十二回・・・わりつけ（ダミー法と多水準作成法） 第十三回・・・望目特性とゼロ望目特性 第十四回・・・誤差因子の調合 第十五回・・・直交表とその役割 用語集・・・これだけは知っておきたい品質工学用語

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