試作データの評価方法

現場で起きている間違えやすい11の評価事例を取り上げ、そのやり方のどこが間違っていてどのように評価するのが適切かを演習で学ぶ。 　試作段階で適切に評価できていない具体的な評価方法を演習で取りあげて、適切でない理由を考えるグループ演習を行い、適切な試作評価段階で評価する方法を習得する。

1. 試作品の評価段階における適切な評価方法
   1. 20試作の5個の平均をプロットして評価した場合
   2. 下限規格のみを評価した場合
   3. 0.5%以下の不良率であることを確認したいときに、200個の試作品で評価した場合
   4. 協力工場の出荷検査成績書の有効数字のデータが10データ全て同じで、標準偏差が“0”でばらつきがないため合格であると評価した場合
   5. 10個の評価データについて、最大値,最小値と平均値だけでばらつきを評価した場合
   6. 10個のデータの平均値、標準偏差を計算し、工程能力指数 (Cp,Cpk) 評価した場合
   7. 120個のサンプルの平均値、標準偏差を計算し、工程能力指数 (Cp,Cpk) 評価した場合
   8. 2つの部品で構成されている中間材の評価を片側部品のみロットを変えて120個評価した場合
   9. 2つの機械の優劣の評価をしたい。複数のロットからランダムにサンプリングした製品についてF検定、t検定し、差がないとはいえないという計算結果が得られたので、両方の機械を量産工程に導入した場合
2. 試作品の耐久試験の評価方法
   1. 従来の部品 (部材) をコスト低減のために社内規格に基づき6項目の評価を行った結果、全ての項目で合格となった場合
   2. 設計変更を行い、体積を50%低減し社内規格に基づき6項目の評価を行った結果、全ての項目で合格となった場合
3. 品質工学による評価方法
   1. 従来の商品開発と品質工学の評価方法 (解説)
   2. 後戻りしない商品開発 (解説)
   3. 製品のばらつきを改善し、コストを低減する方法 (解説)
• 質疑応答