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ロバスト設計

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ばらつき要因(誤差因子)があっても特性値の変動が少ない設計にしたい

ロバスト設計は、タグチメソッドの原点であり、様々なノイズ(誤差因子)に強い設計を行う強力な設計最適化手法です。

開発設計部門において設計された製品や工程条件が生産・製造部門あるいは市場で予期せぬトラブルになることがあります。 その原因として使用環境条件、部品の劣化、部品のばらつきなどが考えられます。
これらの厳しい条件であっても安定して動作することが求められます。この頑健な設計(ロバスト設計)を効率的に行うことが必要です。

2段階設計

(1) バラツキの最小化

出力(Y)に対する、ばらつき要因(誤差因子)と設計パラメータ(制御因子)の交互作用を利用してバラツキを小さくする。

バラツキの最小化図

(2) 目標値の合わせ込み

誤差因子があってもバラツキが変わらない因子で、目標値へ合せ込む。

目標値の合わせ込み図

適用例

実験に取り上げる因子(設計パラメータ)と水準
実験に取り上げる因子と水準

1.実験に取り上げるパラメータ(因子)と振り幅(水準)を決めます

実験に取り上げる誤差因子
誤差因子

↓
直交表L18を利用した実験条件表
直交表L18を利用した実験条件表

2.直交表などを利用して実験条件を作成します

↓

3.実験条件毎に誤差因子の 低温と高温で特性値を測定します

低温と高温のグラフ ↓

4.誤差因子のN1低温とN2高温で特性値のばらつきが小さい(ロバスト)
条件があることが分かります

平均値のグラフ ↓

5.平均値のグラフからパラメータの 組み合わせにより約5~35まで変化 させられることが分かります
(目標値15.0に調整可能)

↓
SN比の要因効果図

6.実験データからSN比と感度の要因効果図を作成します

↓

7.要因効果図により、多数のパラメータがロバスト性と平均値に対してどのように影響しているかが一度に分かります

↓
感度の要因効果図

8.SN比を上げて感度を調整することにより、特性値がロバストで目標値に合わせた最適条件が求まります

↓

パラメータ条件
B1(10A)C3(15V)F1(20s)G2(4mm)を選択するとSN比η=20.5db, 感度S=20.3db(Y=14.7)となり、ばらつきが小さく、且つ、目標値に合致します
(C3F1G2でロバスト化、Bで調整)

活用場面

  • 高速高精度な加工条件
  • 微細加工条件
  • 動作精度が高い機構および制御パラメータ
  • 測定器の精度向上
  • コスト削減
  • 材料、部品、設備の複数社購買
  • シミュレーションの精度アップ など

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