ABS樹脂はポリマーアロイの未来を感じさせるに十分なブレンド系だった。また、組成がずれると問題を起こす点も「アロイ」という呼称にふさわしかった。
しかし、ABS樹脂製のスキー靴の不良品で骨折事故が多発した社会問題から、ナイロンザイルの事故のように小説は生まれていない。これはすぐに材料メーカーで技術的対応がなされ、問題解決されたことが大きいと思われる。
電子製品の外装材としてABS樹脂は普及したが、難燃性を付与するためにコストがかかった。そこで、PC/ABSが生まれている。PC/ABSは、ABSの難燃性を改善するとともに、ABSよりも外観が良好な成形体が得られた。
PC/ABSのコストダウン品として、PC/PSや廃材を用いたPC/PETが生まれている。特に後者は当方の写真会社最後の仕事として社長賞を受賞した思い出の材料である。
さらに、この社長賞は当方が退職後の栄誉だが、元部下がその記念品をわざわざ忘れずに当方へ送ってくれた感動的なエピソードがある。ゴム会社では、当方が退職後成果を独占しようとした人たちで争いが起き、転職後に相談に乗らなければいけなかったが、そのような暗い話ではない。
また、このような争い以外に、学会賞の推薦書には当方の転職後に開発が始まったようなウソが書かれて提出されている。このような後味の悪い技術開発と異なり、PC/PETの開発では、生産委託した中国ローカル企業の総経理との交流もあり、人生の良い思い出となっている。
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２０１０年から始まった第３次AIブームでマテリアルズインフォマティクスが定着したが、１９９０年から日本で普及が始まったタグチメソッドや、それより前から存在した統計手法との関係について誤解されているか、あるいは理解できていない技術者は多い。
ゴム会社の研究所の技術者のように科学こそ研究開発の唯一の方法と信じている化石のような技術者にとって、これはどうでもよいことかもしれない。
第３の波が始まった５０年近く前の冗談のような信じられない実話を書くと、ゴム会社では新入社員に統計手法のスキルを身に着けさせようと力を入れていたが、それでも研究所の技術者の中には、「人事部に従って真面目に統計を学ぶア〇」と言っていた人が多かった。
当方は、品質管理に重要な統計手法としてだけでなく、問題解決法として公開されていた新QC７つ道具の有効性に気づき、愛用していた。ゆえに研究所では大いに馬鹿にされて、実験計画法で求めた最適条件が外れたときには、周囲から大声でからかわれた。
研究所はこのような調子だったが、タイヤ開発部門は人事部方針に従い、すべての技術者が真面目に統計手法の活用に取り組んでいた。ゆえに設計段階から高品質のタイヤを創り出し世界一になれたのだと思う。
しかし、研究所では当方が転職した頃でも科学の方法こそ唯一の技術開発方法とされ、タイヤ開発部門はKKD開発部隊と軽蔑していた。
さらに、電気粘性流体の耐久性問題は界面活性剤で解決できない、という結論を導いた報告書が素晴らしい報告書とされたように、否定証明が最高の科学という本部長が誕生している。
電気粘性流体の耐久性問題については、それを解決できる結論を非科学的と排除しようとしたので、すぐにデータサイエンスで見出された界面活性剤を用いて、科学の方法の問題を示したのである。
I本部長ご指導の元、東大から阪大まで、博士２名を含めた優秀な６人のスタッフによる否定証明は１年かかかっているが、データサイエンスによる肯定的な結論は、MZ80Kにより一晩で出され、その実証に３日とかからなかった。なぜなら、当時の電気粘性流体をゴムケースに入れて耐久促進試験を行うと半日で失活していたからである。
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会社で開放されていた大型コンピューターの統計パッケージは使いやすかったが、その使用料は各組織に配賦されたので、グループメンバーはじめ上司から毎月費用対成果を問われた。
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また、とんでもない本がベストセラーとなり、急遽OA委員会が組織されてそのメンバーとなり、パソコンの無い状態で薬品管理プログラムを作成するよう指示された。
このような流れから、ローンで購入されたMZ80Kのシステムが独身寮の1室で稼働するようになったのだが、このシステムで業務データの解析ができるようになったのは、半年以上経過してからである。
薬品管理プログラムの作成やハードウェアーとシステムソフトの理解に時間がかかったためであるが、データサイエンスの研究のためにハードウェアーからソフトウェアーまですべて勉強できたことは、その後の「コンピューターで問題を解く」習慣に役立っている。
特に転職後フィルム技術の知識が無い状態で仕事を行う時に強みとしてそれらのスキルが役立った。なぜなら、転職した職場の担当者レベルで当方と同じコンピューターの知識を持っていた人が一人もいなかったからである。
データサイエンスでは、データをどのように収集するのかが重要になってくる。一つの方法は、アナログデータをデジタルへ変換し、測定器からコンピューターへデータを取り込みそれをコンピューターの中で解析する仕組みを作ると便利である。
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PC9801用AD変換ボードやGP-IBボードの扱いができれば簡単に実現できる。転職した時にはLattice Cを使用しており、これらの制御用ライブラリーも自前で揃えていた。
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コンピューター関係のソフトウェアーを自前で購入し、会社の仕事で使うというのは企業の情報管理の観点で好ましいことではないが、ゴム会社の研究所の考え方は少し常識からずれていた。
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しかし、会社の仕事で使用するソフトウェアーを自前で購入していたおかげで、転職時にすぐにそのスキルを写真会社で活かすことができた。
フィルムの帯電防止評価技術開発では、当方のコンピューターに関する知識を活かすことができて、インピーダンスを用いた評価技術を新たに開発し日本化学工業協会から技術特別賞を頂いている。
また、日米国際写真科学会議の講演でトリを務めさせていただいた。この研究ではインピーダンス測定データ群と実技テスト結果をデータサイエンスで処理し、新たな評価技術を生み出した手順だけでなく、パーコレーションとの関係を考察し、方法の科学的妥当性を考察している。
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データサイエンスのスキルについて、ハードウェアーからソフトウェアーまでコンピューターに関するすべての知識を持っていると便利だった。
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しかし、DXの進展により生成系AIが登場したので、技術者が持つべき知識量は激減した。わずかな努力で効率的にデータサイエンスのスキルを身に着けることが可能となった。
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IBM3033には統計パッケージが用意されていたが、８０万円のローンで購入したMZ80Kのシステムには、本体に標準で搭載されたテープメディアのBASIC言語とFDOS、ゲームで有名になる前のハドソン社が販売していたHuBASIC、パスカルに似たPerl、特殊なFoth等開発用のツールだけであり、すぐに業務で活用できる状態ではなかった。
ゆえに最初に行ったのは、これら開発ツールの勉強である。コンパイラーも用意されていたHuBASICは、FDをサポートしており、標準搭載されていたBASICよりも本格的なBASIC言語だった。
少しの学習で、FDOSに用意されていたアセンブラーとのLINKにより言語機能の拡張もできた。データサイエンスの研究やOAシステム開発のためにMZ80Kを自腹を切って購入したのだが、このようなFDOSはじめ各種開発ツールについて学ばなければ、薬品管理プログラムはじめOA委員として課せられた業務をこなせない状況に少しあせった。
このような不便なシステムが当時のパソコン環境であり、ベストセラーとなった書籍に述べられていたような１６万円のマシンを購入すればすぐに職場のOA化をできるという話は、極めて無責任な意見だった。
しかし、そのような見解を信じることが先端のコンピューターリテラシー溢れる社会人という風潮があり、「花王のーーー」はベストセラーになっている。パソコンにソフトウェアーが必要だとは、ほとんどの人が知らなかった時代である。
さて、MZ80Kのシステムで薬品管理プログラムを開発できたときに、ソード社から８ビットではあるがCPUを二基搭載した本格的なマシンが登場している。
８ビットCPUの時代に日本では、ソード社がすぐに活用できるソフトウェアーを搭載した本格的なOAマシンを販売していたが、皆１００万円前後であった。
しかし本体が１０万円台であったNECやシャープのパソコンでもソード社同様のコンピューター環境にすると８０万円前後の費用が必要だったので、ソフトウェアーとハードウェアーがOA用に準備され、漢字表示も可能だったソード社のマシンは妥当な価格である。
さらにPIPSという簡易言語も搭載されていたので、OAで必要とされる簡単なシステムであればこの簡易言語で用を足せた。しかし、ベストセラーになった「花王の」とタイトルがついた書籍には、このような説明などされていないひどい本だった。
この本のおかげで、その後さらにひどいハラスメントにあう。そして組織の中でうけたハラスメントによる心の傷は、容易に洗い流せない。バブル崩壊直前に転職する遠因にもなっている。
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バブル崩壊直前に「不確実性の時代」や「第三の波」など新たな時代の到来を予言する書籍がベストセラーとなっている。そして資本主義社会における知識労働者の出現を論じたドラッカーは、「誰も見たことの無い社会が始まる」と遺作で述べて亡くなっている。
５０年以上前に電卓が登場し驚いた記憶が今でも鮮明に残っている。そして、そこに搭載された小さなマイコンが、この４０年間におけるイノベーションの主役であることを誰もが認める時代になった。
当方は新入社員の時にIBM３０３３というメインフレームコンピューターと出会い、業務でデータサイエンスの可能性について研究を始めている。
ところがコンピューターの使用料は各部門に使用時間に応じて配賦されるので、同僚からハラスメントを受けるようになった。さらに、直属上司から命じられて、乗用車一台分に相当するローンを組みMZ80Kを中心にしたコンピューターシステムを購入する事態にまで至っている。
ただし、それは「花王のOAパソコン革命」というベストセラーの影響で、研究所内にOA委員会が設置され、業務を推進するためにパソコンが必要となったことがきっかけだった。
上司がＯＡ委員長であり研究所にパソコンを購入する予算が無かったため、このような異常な事態になったのだが、初任給１０万円の時代に、新入社員へ８０万円のローンを組ませて仕事を命じる問題をＹ本部長も含め誰も気がつかないような時代だった。
なぜならベストセラーとなったその本には、１０数万で購入できるパソコンでOAができる、と書いてあったため、１か月分の給与程度で購入できると誤解されていたからである。
当方は誤解を正すために、ローンの保証人を上司にお願いしているが、上司は、購入リストを確認しあっさりと押印したので、購入せざるをえなかった。１０数万円で購入できたのは、CPUの搭載されたキーボードだけであることなど誰も知らず、当方が趣味で購入すると誤解された可能性がある。
プリンターやフロッピーディスクドライブなどの周辺機器は本体よりも高く、それらを揃えて初めて業務に使用できるシステムとなることを上司に説明しても、ベストセラーにはそのようなことは書かれていないと一蹴されたのである。
また、１０数万円でＯＡ革命ができるというウソの情報をまき散らしても、その社会的責任を問われないどころか、称賛されたような社会背景もある。
ＴＶではこの著者とその会社が取り上げられ、ホワイトカラーのＯＡとして大々的に報じられたのでご存知の方もいるのではないか。その陰で悲惨な目にあっていたサラリーマンに同情してくれたのは友人だけだった。当方は第３の波の被災者となった。
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PPSへ可塑剤や他のポリマーを分散すると、その添加量に応じてTgが変化する。例えば６ナイロンを添加すると、６ナイロンのTgは上がり、PPSのTgは下がる。
すなわち、ポリマーの場合には２種類のTgが観測され、カオス混合により両者は相溶して一つのTgとなるのだが、PPSのTgは相溶により１０℃前後下がる。
相溶は、非晶質相だけで起きるので、Tgが下がる欠点はあるが、PPSの靭性改善には良い方法であり、例えばPPSフィルムの場合に６ナイロンがただ添加されただけの場合のMITは３０００前後であるが、これが６ナイロンの相溶したフィルムでは２００００以上に改善される。
脆いと言われるPPSだが、ここまでMITが改善されると高速プリンターの動的部品である中間転写ベルトへ利用できるようになる。
PPSの改善効果を狙って退職後ナノポリスで研究をしているのだが、このTgを下げないで物性改善できる添加剤を１０年ほど前に開発している。
低分子の添加では、低分子のTgは観察されないので、低分子の添加によりPPSのTgが下がる現象だけが観察される。しかし、１０年前に開発されたPH01の添加では、なんとPH01の添加量を増やしてもPPSのTgは変化しない。
すなわちPPSの耐熱性を阻害しないで、その靭性を改善できる添加剤である。PH01は低分子ではないが、このような物性を分子設計されたオリゴマーである。詳細は弊社へ問い合わせていただきたいが、興味深いのは力学物性以外の改善効果もナノポリスから最近報告された。
カテゴリー : 一般 電気/電子材料 高分子
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2010年から続いている第三次AIブームは10年以上経過してもホットな状態である。これまでの第一次AIブームと第二次AIブームとの違いであり、これがDXの効果と言ってしまえば簡単である。
重要なことは、実務の問題解決にコンピューターを使うことが常識となったことで、データサイエンスの知識は、エクセルを使いこなすのと同様に特別な方法ではなくなった。
当方は50年近くデータサイエンスを実務に応用する努力を続けてきたが、40年ほど前からそれは自然な問題解決動作となった。その結果、科学的な方法ではないという理由で研究所のメンバーからデータFDにいたずらされるなど壮絶なハラスメントを受け、転職している。
かつて、コンピュータリテラシーが低かった時代には、コンピューターで問題解決することは、コンピューターの専門家以外やってはいけない行為だった。
しかし、今はコンピューターで実務の問題解決を行い、業務の効率アップを図ることは常識となった。アカデミアさえもマテリアルズインフォマティクスをこのAIブームで積極的にPRし、非科学的方法を推進している。
データサイエンスを研究することはサイエンスであるが、実務にデータサイエンスを適用し問題解決するロジックは、厳密にいえば非科学的となることに注意したい。
しかし、これで科学で解決できない問題を解決できるのだから、トランスサイエンスの時代には非科学的方法だから、と拒否していてはいけない。
必要に応じデータサイエンスで問題解決後、現象を科学的に解析すればよい。タグチメソッドを含めデータサイエンスの導入に悩まれている方は弊社にご相談ください。
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昨日微妙なニュースが飛び込んできた。当方はコロナ禍前の２０１９年までナノポリスへ出かけては、学生やローカルメーカーの指導をしてきたが、その中に１社PPSコンパウンドを事業としている会社があった。
そこの総経理から中国EVメーカーが使用するPPSコンパウンドについて、全EVメーカーへのPPSコンパウンド納入に成功したという連絡が入った。すなわち中国のEVメーカーで生産される製品に使用されるPPS部品は、当方が指導した会社のコンパウンドになったという。
理由は、世界のどのメーカーよりも高品質だからだそうだ。タグチメソッドを導入し開発したのだからロバストが高いのは当然だが、他社では実現できない品質が達成されている、と自慢していた。
特にMAO処理では、高い品質効果が確認されているという。これは今連載で説明しているが、カオス混合の寄与が高いと思っている。
そのほかに、データサイエンスで解析して得たある知見をコンパウンディングに用いているが、これは科学では説明できない現象（注）を活用している。
科学を重視というよりも科学パラノイアに近い技術者には理解しがたい技術でコンパウンドを生産しているので、他社ではリバースエンジニアリングが難しい。
いろいろ感謝された後、１０月に来てほしいと言われたが、現在の日中関係を思い、回答を差し控えた。ナノポリスで指導していた技術については、当方の著書にすべて書いてあり、日本で公開済みであるが、著書の売り上げは芳しくない。弊社へご注文いただければ、送料サービスでお送りいたします。
また、タグチメソッドはじめデータサイエンスについては、セミナー活動を通じ、当方のノウハウを公開している。中国や台湾でもセミナーをたまに実施しているが、集客は日本と比較にならないほど盛況で悩ましい問題だと思っている。
日本でも当方のセミナーに多くの人に参加していただきたいと願っている。今週末の難燃化技術セミナーでも５０年近くのノウハウとこの１０年の成果やデータサイエンスを用いた開発事例を公開する。また、ディープラーニングについても入門程度の解説を行い、難燃化技術とマテリアルズインフォマティクスについて理解できるよう準備してる。
（注）ほとんどの混練技術に関する形式知の説明では、分配混合と分散混合の概念が用いられている。この概念では理解できない現象が混練で起きている。
カテゴリー : 一般 電気/電子材料 高分子
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PPSは結晶化しやすい樹脂で、力学物性に影響が出るほど球晶が大きくなる。例えば力学物性測定用に射出成形されたPPSを２００℃で１時間ほど放置すると、引張強度は低下する。
これをPPSの劣化と勘違いしてはいけない。球晶が成長したために靭性が低下し、強度が低下したのである。再度粉砕して射出成形すれば強度は復活するのでPPSの分子が断裂したわけではない。
PH01という新たなPPS添加剤を開発した。この添加剤は、カオス混合によりPPSに相溶するが、二軸混練機だけで混練したのでは相溶しない。
PH01を７％添加したPPSをカオス混合しコンパウンドAを製造した。このAを射出成形し、２００℃１時間放置しても強度低下しない。６時間放置しても強度はそのままである。
ところが、PH01を同様の添加率で通常の二軸混練機だけで製造したコンパウンドBでは、２００℃１時間の放置で強度低下する射出成型体しかできない。
AとBを化学分析しただけでは、その差異は不明である。すなわちリバースエンジニアリングで解明できない射出成形体を製造できる技術ができたのである。
これは中国ナノポリスで行った研究の成果で国内の某社で実用化されている。特許も出願されているので興味のあるかたは確認していただきたい。もちろん弊社へ問い合わせていただいても構わない。
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データサイエンスを技術開発に導入するとどのようなご利益があるのか、４０年以上前にはよくわかっていなかった。
技術開発を科学で進めることが常識の時代に、仮説も設定せずに集められたデータからどのような真実を見出すことができるのか懐疑的であっただけでなく、そのようなことを考えることさえ非科学的とされた。
研究は科学の方法で行うことが唯一の時代で、あみだくじ方式など行えば壮絶なハラスメントに晒された。２１世紀になり、あみだくじ方式でノーベル賞を受賞した研究者が現れたので、データサイエンスを技術開発に導入しても許されると思っていたら、マテリアルズインフォマティクスのブームとなった。
さて、データサイエンスを技術開発に導入すると、どのような御利益があるのか。まず第一に問題解決のヒントを得るまでのスピードが速くなる。これは、電気粘性流体の耐久性問題について一晩でヒントがえられるとともに問題解決できた事例で理解できる。
博士2名を含む頭脳集団が解決不可能と1年かけて科学的に完璧な否定証明を完成させた問題について、たった一晩でその結論をひっくり返すぐらいの破壊力があった。
この事例では、二番目の御利益として科学的に見通せない問題についても解決の道筋のヒントを与えてくれることを示している。ただし、この時の見通しは決して科学的ではないので、別途科学的な証明が求められる。
科学にこだわらなければ、データサイエンスで見通せたヒントを基に技術開発を行えばよい。それで大成功したのが中間転写ベルト用半導体無端ベルトの技術開発である。
おそらくこの技術を科学で証明することは難しいだろう。しかし、データサイエンスで得られたこの技術は18年経った今でも立派に生産技術として稼働している。
3つ目の御利益として経験知の伝承を数理モデルを使って行うことが可能となる。科学の形式知であれば技術の伝承は容易である。しかし、ＡＩの普及でこの形式知の伝承にあまり価値が無くなってきて、経験知の伝承に注目が集まっている。詳細は弊社に御相談ください。
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