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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:品質工学のパラメータステディについて)

品質工学のパラメータステディについて

このQ&Aのポイント
  • 品質工学のパラメータステディについて調査している中で、直交表実験から求めた結果を分散分析でSN比の応答を目視し、ピークパラメータを選択する作業があることに疑問を感じました。
  • 多くの適応事例では、SN比のピークパラメータを選択して利得を計算することで終了しているが、山形の因子選択が水準選択にミスが無いか疑問を感じている。
  • 理想的には、SN比の山形の頂点を選択すべきだと思われるが、実際の利用者の経験や実情に基づく具体的な情報が知りたい。

質問者が選んだベストアンサー

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noname#230359
noname#230359
回答No.1

考察を逆からしてください。 標準偏差等でのピークがメインピークと、幾つかのサブピープがある場合には、 幾つかのサブピープの要因を確認する必要があり、対策もする必要があります。 水準選択ミスだけではないと考えます。(ケースによりますが、…)

noname#230358
質問者

お礼

返事が遅くなり申し訳ありません。 サブピークの因子を更に分析して、現象を堀下げて行くのですが 今までは、SN比の結果を一面的に捉えていました。 SN比の応答具合を確認して、更にその現象を考察する。 それを各制御因子で繰り返す。 現象把握の切り口になると思いました。 数度、ご回答して頂いていると記憶しています。 いつもアドバイスありがとうございます。

その他の回答 (1)

noname#230359
noname#230359
回答No.2

>水準選択にミスでないでしょうか? 実際に実験やれば、すぐにわかると思いますが、様々な要因でパラメータの上下限は存在します。例えば自動車の速度を上げるためにエンジンの回転数を上げることは有効ですが、無制限に回転数を上げるとエンジン壊れますよね?

noname#230358
質問者

お礼

返信が遅くなってしまい申し訳ありません。 おっしゃる意味は非常に良く変わります。 ある破壊などの限界がある場合は、分かりやすく範囲を決定できる 気がします。 制御因子をふる幅を決定するには、事前の知識も必要であると 気が付きました。 内容が具体ケースでなので、申し訳ありません。

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