トップページ | ひとつ上のページ | 目次ページ | このサイトについて | ENGLISH

品質工学

品質工学(Quality Engineering)は、 田口玄一氏によって築かれた学問です。 そのため、「 タグチメソッド 」と呼ばれることもあります。 このサイトの呼び方は「品質工学」で統一しています。

一般的に、「 品質 」という言葉は、いろいろな使われ方をしています。 「品質工学」という汎用性の高い名前が付いているので、 名前からは、 品質工学があらゆるタイプの「品質」を扱っているような感じもしますが、そうでもないです。 品質工学で「品質」と言う時は、大抵が「機能の再現性」という意味です。 再現性を高めることによって、品質の安定化を目指しています。

品質の安定化のための武器(ツール)が SN比 です。 また、実験の効率アップのための武器が 実験計画法 です。

品質工学の体系

品質工学は、 大きく分けると3つの柱でできています。 これらは、品質に関わる3つの場面を想定して作られています。 基本的には、目的や方法が別物です。 基本的には別物ですが、パラメータ設計で使われるSN比が、他の2つの柱でも使われることもあります。 SN比や実験計画法は、 パラメータ設計 に分類されます。

品質工学ミニマム

このサイトでは、品質工学のことをいろいろ書いています。 量が多くて、ポイントがわかりにくいと思います。 初学者向けの最小限(ミニマム)のポイントは、以下になります。

パラメータ設計

品質工学の工程管理

MTシステム

品質工学を勉強するために

「品質工学とは何か?」という疑問は、品質工学を学ぶだけでは、なかなか解けないです。 他の 品質学 の分野との関係を眺めるのも良いと思います。

多くの人が品質工学の学習でつまづく原因に、独特の専門用語があります。 品質工学は、一般的に別の意味で使われている言葉を、品質工学独自の使い方をすることがあるため、 ややこしいことになっています。 このサイトは、これらの専門用語をできるだけ使わないようにしていますが、 専門書等を読む際は、避けて通れません。 学習の便宜を考え、 用語集 を作ってみました。 用語集のページを眺めるだけでも、品質工学の雰囲気はわかると思います。

品質工学とQuality Engineering

日本において、「品質工学」と言えば、まず間違いなく田口玄一氏の考案したもののことを指しています。 このサイトもそういう呼び方にしています。

ところで、「品質工学」を英語にすると「Quality Engineering」ですが、 「Quality Engineering」を検索すると、必ずしも日本のものとは同じではありません。 「Quality Engineering」は、品質に関わるかなり大きな枠組みの学問体系を指していることがあります。

海外の「Quality Engineering」に相当するものは、このサイトで「 品質学 」と呼んでいるものが、ほぼ同じようです。



参考文献

筆者の知る限りでは、 品質工学の本は啓蒙書のような書き方をしているものが多いです。 下記の参考文献は、啓蒙書ではない部類に入るものです。

基礎から学ぶ品質工学」 小野元久 編著 日本規格協会 2013
誤差→SN比→機能性評価→パラメータ設計→許容差設計→MTシステム→課題解決思考、
という構成になっています。 許容差設計までの部分は、品質工学的な設計の話ですが、筆者の知っている本の中では、筋道が一番すっきりしていると思います。 パラメータ設計の事例として、 電機系の設計(回路設計)や、機械系の設計(構造設計)を挙げています。 これらの事例は、実物の実験ではなく、フリーソフトを使ったシミュレーションをしています。
MTシステムの章は、パターン認識法としてMT法が紹介されています。


品質を獲得する技術 :タグチメソッドがもたらしたもの」 宮川雅巳 著 日科技連 2000
数理的な体系や意味が意識されている本です。 筆者は、この本を足がかりにして、他の本の勉強を進めました。 この本の入門書レベルのものがあれば、もっと助かりましたが。。。


ベーシック 品質工学へのとびら」 田口玄一・横山巽子 共著 日本規格協会 2007
実例が具体的でわかりやすいです。 品質工学の紹介方法の典型例だと思います。 3本柱の1本目と2本目が入っています。


入門 タグチメソッド」 立林和夫 著 日科技連 2004
品質工学の意義について、ユーザーの立場で解説。 3本柱が、3本共、入っています。


タグチメソッドの探究 技術者の疑問に答える100問100答」 宮川雅巳,・永田靖 著 日科技連出版社 2022
質問に答える形で、タグチメソッドで使われている数学を、統計学的に正確な説明を進めています。




順路 次は パラメータ設計

Tweet データサイエンス教室