本日、QES2016 に参加してきました。
一年ぶりにお会いする方々とごあいさつ、会話などを十分楽しみました。
品質工学を通じて知り合うことができた人々です。
一生の宝物です。
有意義な一日でした。
明日の午後1番で私の発表です。どのような結果になりますことやら。
いよいよ今週の木、金曜日、QES2016 が近づいてきました。
今回、私が発表する内容は
『パラメータ設計の要因効果を一目瞭然に可視化する方法の提案』 です。
通常、パラメータ設計をL18直交表にのっとって実施し、得られたデータを
解析すると、おなじみの感度とSN比の要因効果図が得られます。
ここには、23個（2水準＋7×3水準）の要因効果情報が可視化されます。
現代はPCが使えます。この感度とSN比の23個ずつの要因効果から
4374通りすべての組み合わせを推定できます。
4374組の感度とSN比を、感度を横軸、SN比を縦軸に散布すると
いろいろな使い道が生まれます。
このような内容の発表です。
さて、先月横浜港に珍客が・・・
岸壁すぐそばまでアカエイが近づいてきました。
しっぽの先まで１ｍくらいのサイズでした。
先々週、品質工学を通じて懇意にしていただいている技術者の方とメールで
いろいろな情報交換をしたのですが、そのときに思い出したはなしをひとつ。
片道20kmの道のりを、往路は時速5km、帰路は時速4kmで往復するとき
全体での平均時速は何km/h になるでしょうか？
という問題を解くとき、調和平均という概念を使うと簡単に計算できます。
n個のデータの調和平均;dm は、各データをdiとすると
dm ＝ n / (1 / d1 + 1 / d2 + ・・・ 1 / dn )
で計算できます。上の問題の場合、
Vm = 2 / ( 1 / 5 + 1 / 4 )= 2 / ( 0.2 + 0.25 ) ≒ 4.44
になります。往路は4時間、復路は5時間かかるので20×2＝40km を9時間で
歩くことになるので、40 / 9 ≒ 4.44 km/h
となって、調和平均の計算結果と一致します。
さて、ここで往路、復路とも時速5km/h の場合 Vm＝5km/h です。
往路が時速6km/h 復路が4km/h の場合 Vm＝ 4.8km/h です。
往路が時速8km/h 復路が2km/h の場合 Vm＝ 3.2km/h です。
ここで注目してほしいのは、いずれの場合も算術平均を計算すると V＝5km/h
ということです。
算術平均が同じであっても、調和平均はもととなるデータのばらつきが大きいほど
その値は小さくなる、という事実があります。
んッ？ばらつきが大きいほど値が小さくなるとは、SN比そのもの！
つまり、算術平均は感度がわりに、調和平均はSN比のかわりとして使えるのです。
2年前、私の尊敬する品質工学の大先輩にこの事実を教えていただいたとき、
大感激したものです。
さらに、データのばらつきがゼロの場合、田口のSN比は計算不能になるのですが
調和平均は算術平均と一致して最大値をとる、というとても便利な性質があります。
現在進めている会社の業務で、この性質はとても有効で重要なので、早速、
活用するつもりです。
昨日（3月4日）、1年ぶりに浜松品質工学研究会におじゃましました。
3月の大会ということで恒例の記念講演があり、今回はJAXAの角氏による
「JAXAにおける品質工学の取り組みについて」でした。
1年ぶりの浜松ということで、昼食は「みやひろ」のチャーシューワンタンメン。
ひさびさの来店ということで、調理チーフがチャーシューとねぎを
大量サービスしてくれました。
そして、浜松駅からバスにゆられ浜松工業技術支援センターへ。
センターに到着すると、長野研究会の方々が！
今回、聴講に日本各地から品質工学にかかわりのある方々が集まりました。
さて、講演の内容は・・・角氏よりあまりおおやけにはしないでください、との
ことでしたので書くことはできませんが、私の思想と近いもので、とても
参考になりました。
私の思想とは・・・
コンピュータを使った力ずく、人海戦術、じゅうたん爆撃、飽和攻撃
QES2016 で発表する案件もこの思想にのっとったものです。
品質工学研究発表大会の発表採用通知が届きました。
『パラメータ設計で要因効果を一目瞭然に可視化する方法の提案』というテーマです。
2日めの6月24日に発表します。
しかし、論文も提出していないのに、すでに評価が決まっているのですね。
表彰される案件も、すでに決まっているのでしょうね。
さて、昨日の日の出のようすです。
先週、金沢に旅行に行った妻の妹からいただいたおみやげです。
そして、晩酌はこんなようすに・・・
