2022.11/11 材料の問題を解く

昨日材料の問題を解くのにMIを用いるぐらいならタグチメソッドや新QC7つ道具で十分、と書いたが、これではMIを研究されている方を愚弄するようなイメージにとられるといけないので補足する。

何か材料の問題を解こうとするとき、例えば新しい配合を考えようとするときも含め、科学的に問題解決するよりも、20世紀には非科学的と呼ばれていたデータサイエンスで解いた方が効率が良い。

それではデータサイエンスのどの方法を選択するのか、といえば、タグチメソッドもよいが、データ駆動の方法で簡単に解けるならば、ＭＩが良い、ただしＭＩを持ち出すくらいなら新ＱＣ7つ道具で解いてみてはいかが、と言うのが当方の昨日の内容である。

ＭＩの利点として非線形の問題を扱う時に多変量解析よりも良い結果が出るかもしれない。ただし、多変量解析やタグチメソッドでも非線形の現象が現れたときにそれなりのパラメーター応答があるので問題を解けないわけではない。

少し頭を使うとグラフ用紙1枚でデータマイニングする方法もあるが、これは弊社のセミナーを受けていただく必要がある。

特に頭をひねらなくてもＭＩでは非線形の問題までデータ駆動で扱えるので便利である、ということを付け加えておくが、人間の頭脳を使わずにＭＩはできない、と言う注意も忘れないでほしい。

ＤＸの進展は個人のスキルアップだけでなく地頭の質まで問うようになった。DXの進展＝MIではないのである。データサイエンスの成果として様々な手法が知られている。MIでうまくいかない時は弊社にご相談ください。

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