2023.03/03 タグチメソッド

タグチメソッド（TM）が日本で普及し始めてから30年以上経った。この間、マハラノビスのTMも含め各種応用分野が広がった。

TMの普及で大きく変わったのは、データ中心に実験が組まれるようになったことだろう。科学の実験では、仮説の検証に過ぎないがＴＭではデータを基に様々な解析を行い、最適条件を見出してゆく。

まだＴＭなど使ったことが無い人は、とりあえずラテン方格を用いる方法から始めるとよい。教条主義的指導者の指導でなければ1時間程度で理解できるようになる。

ＴＭの普及が始まった1990年ごろ説明を聞いてもＴＭがよくわからない、という人が多かった。品質工学とは何ぞや、と言う哲学めいた話が指導の中心にあったからだ。

当方は統計学における実験計画法に気づき、相関係数を割り付けて実験計画法を活用していたので、タグチメソッドについて、故田口先生から初めて伺った１９９２年の１時間の講演ですぐに理解できた。

タグチメソッドには品質工学の側面と技術開発手法という側面の二面あり、技術開発手法としてとらえると簡単に理解できる。

当方のナノポリスにおける実績においてすべてタグチメソッドを用いているが、現場の技術者は１時間ほどの指導で簡単に理解している。品質工学云々はとりあえず忘れ、目の前の問題をＴＭで解くことから始めたい。

この時、よく用いられるＬ１８で実験を行う手順について難しい哲学を考えなければ、単なる計算処理で済ませることができる。このようなメソッドはまず使いながら覚えてゆく、と言うことが大切だ。

要因効果図を基に最適条件を求めてゆくだけなので、誰でも機械的に実験を進めることができ、最適条件を見出すために個人差が出ない。ラテン方格を使い実験計画を立て、最適条件を求めて調整因子で感度調整を行いロバストの高い機能を設計することがＴＭで簡単にできる。詳しくは弊社のセミナーにご参加ください。

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