(10)切削加工の評価-目標値との差を修正できる場合(2/4)

目標値からのずれをグラフにしたのが以下の図です。

このずれに対して損失関数を適用して部品10個それぞれに
ついて損失関数を適用して品質損失を求めたものが以下の
図です。

ただし、寸法許容差は±0.15(mm)、規格をはずれたときの
損失は1個あたり50(円)としています。

(by TomUi、2013年5月31日)

(9)切削加工の評価-目標値との差を修正できる場合(1/4)

抵抗を購入するのとは異なり、切削加工のように自工程で
目標値からのずれを修正できる場合があります。

データ解析の方法も変わってきます。偏りを修正した後に
残っているばらつきを評価する必要があります。

表1は生データを示し、表2は目標値1.0(mm)からの差を
示したものです。
（出典：日本規格協会通信教育テキスト）

品質工学を使ってデータ解析を行う場合このように目標値
からの差を重視することにご注意ください。一般の分散分析
にはないものであり損失関数の考え方からくるものです。

表2に示されるようにＡ1での偏りは、0.03(mm)とほぼ目標
どおりだが、Ａ2での偏りは0.17(mm)小さい方に偏っています。

表２をグラフにすると以下のようです。

（by　TomUi、2013年5月30日）

color:#000098;">(8)Ａ1社製、Ａ2社製どちらの抵抗を購入するか(2/2)

どちらの抵抗を購入するかのポイントは以下の２点です。

１．購入する立場であるため中心的傾向を示す平均を目標値に
修正することはできない。

２．品質は損失関数を使ってばらつきによる損失で評価する。
目標値との差の分布と、それにともなう品質上の損失のグラフを
以下に示します。

損失のグラフで示してるのは個々の抵抗による損失でありその
平均が、Ａ1では、3,100（円/回路)であり、Ａ2では4,600
（円/回路）ということになります。

抵抗のばらつきを小さくするために選別という手段も考えられますが、
どれだけ選別にお金をかけられるか判断するのにも損失関数は有効です。

(by TomUi、2013年5月29日）