統計解析による加工メカニズムの解明と多特性の最適化
目白大学大学院 経営学研究科 博士後期課程3年 小川 昭
慶應義塾大学 客員教授 高橋 武則
加工形状を表すデータをプロファイルデータと呼ぶ。プロファイルデータは一般に2次元あるいは3次元の直交座標または極座標で表される。評価対象が立体であれば1つの対象から表面や断面に関する複数のプロファイルデータが得られる。適切な計画のもとで行われた加工実験から得られたプロファイルデータを線形あるいは非線形回帰で解析をすることで、加工形状と加工要因との因果関係を明確にすることができる。さらに固有技術情報と組み合せることで加工メカニズムを解明することが可能である。メカニズムが解明されれば、複数のプロファイルデータを目的関数と考え、これらを適切な制約条件のもとで数理計画法により最適化し、その最適条件を加工工程にフィードバックすることで加工の多特性を最適化できる。
本講演では、統計モデルに基づいた加工形状プロファイルデータをJMPの非線形回帰で解析し、数理計画法により最適解を求め、加工工程の最適化の方法論を提案する。