重大事故を避けるための安全係数・規格値の合理的な決定方法,顧客に迷惑をかけず自社の経済性も考慮した安全係数・規格値の決定方法,品質工学の重要概念『損失関数』の基礎知識・応用事例について,3時間で速習できる特別セミナー!!
- 講師
MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 先生
元オムロン(株)、元パナソニック(株)、元東レ(株)、元LG Electronics Japan Lab(株)
人工知能・品質工学を中心とした製造業への技術課題・解決支援を実施中
- 日時
- 2025/2/18(火) 13:00〜16:00
- 会場
- ※本セミナーはWEB受講のみとなります。
- 受講料
(消費税率10%込)1名:38,500円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名:33,000円
※別途テキストの送付先1件につき、配送料1,210円(内税)を頂戴します。
- テキスト
- 製本資料(受講料に含む)
受講概要
- 受講形式
WEB受講のみ
※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。
Zoomアプリのダウンロードをしなくてもブラウザからの聴講が可能です。
- 受講対象
・製品開発、要素技術、生産システム、加工技術などの技術者、及び管理職
・品質管理部門の技術者、及び管理職
・重大事故を避けるための安全係数、検査基準(規格値、閾値)の合理的な決定方法を求めている方々
・安全係数、閾値の設定を勘コツ経験から脱却したいと考えている管理者の方々
・顧客に迷惑をかけず、自社の経済性も考慮した安全係数、閾値の設定を行いたい方々
・品質工学の重要概念の1つである損失関数を学びたい方々
※技術コンサルタントの方や、講師業の方は、受講をご遠慮ください。
- 予備知識
損失関数、安全係数、許容差に関する予備知識は必要ありません。
- 習得知識
1)重大事故を避けるための安全係数、規格値の合理的な決定方法
2)顧客に迷惑をかけず、自社の経済性も考慮した安全係数、規格値の決定方法
3)品質工学の重要概念『損失関数』(JIS Z 8403(製品の品質特性-規格値の決め方通則))の基礎知識と応用事例
- 講師の言葉
製造業では、市場での事故や問題発生を防ぐために、製品に対して開発・設計時に安全係数を設定し製品仕様に余裕を持たせ、量産展開時には不良品判定を行う規格値管理(検査基準・閾値判定)を行い、良品のみを出荷しています。
しかし、それでも製品が市場で事故や問題を起こす場合があります。また、生産で不良率を管理し、トラブル時は規格値・公差を厳しく設定しなおしても、市場クレームが減らず、コストのみが増大することも多々あります。このような場合、安全係数や規格値に対する根本的な考え方に誤りがあるケースがほとんどです。開発・設計時の安全係数、量産展開時の規格値を決定する際、何を根拠に決定しているでしょうか?また、その安全係数、規格値は顧客満足を高め、同時に企業の経済性を考慮した決定でしょうか?
本講座では、安全係数(安全率)・規格値(閾値、公差、許容差)の合理的な決定方法を求めている方々に、経済性を根拠に合理的に安全係数、規格値を決定する方法である『損失関数(JIS Z 8403)』について、解説いたします。本講座の手法を使うことで、勘コツ経験から脱却し、品質とコストのバランスが取れた安全係数と規格値を合理的に決定することが可能になります。
※本講座は、演習がありません。演習をご希望の場合は1日セミナーを受講ください。
プログラム
1.品質工学概要
- 品質工学とは
- 損失関数の位置づけ
2.安全係数、閾値、損失関数の概要
- 安全係数(安全率)、閾値(許容差、公差、規格値)の関係
- 機能限界の考え方
- 基本計算式
3.閾値(許容差)の決定方法ケーススタディ
- 目標値からのズレが市場でトラブルを起こす製品の閾値決定
- 騒音、振動、有毒成分など、できるだけ無くしたい有害品質の閾値決定
- 無限大が理想的な場合(で目標値が決められない場合)の閾値決定
4.全体質疑・応答
※説明の順序が入れ替わる場合があります。
略歴
1993年にオムロン(株)に入社し、電子部品の原理開発、加工技術開発、ロボットの研究開発、 人の聴感判定を機械化した検査装置開発などに従事。
2006年にパナソニック(株)に入社し、生活家電の要素技術開発、新機能製品開発などに従事。
2007年後半に東レ(株)に入社し、液晶ディスプレイなどの微細加工技術開発などに従事。
その後、2010年にLG Electronicsに入社し、生活家電研究所を京都で立ち上げた。 京都研究所立ち上げ後は、洗濯機チームリーダー、オープンイノベーション室長を歴任。 部品・アッセンブル・材料・外資系の各会社で、新事業企画、技術や製品の企画、それらの 研究開発を担当し、プレイヤー、マネージャーとして多面的な経験を積んだ。
特に機械の知能化技術を得意としており、生産システム・検査評価機器・設計開発ツール・ 家電要素技術等への多変量解析、実験計画法、品質工学、人工知能応用技術活用に関して 約29年の経験を持つ。
2015年にMOSHIMO研を開業。人工知能・品質工学を中心とした製造業への技術課題解決支援と、 生活関連用品などの研究開発を行っている。
所属学会等
日本品質管理学会会員
品質工学会会員
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