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| 長野県品質工学研究会の活動報告（2024年2月＆3月） |
| 2024年4月3日 10時22分 |
長野県品質工学研究会
2024年2月2日（金）、第14回品質工学実践交流大会を塩尻インキュベーションプラザ（長野県塩尻市）で開催した（参加者：25名）。内容は以下の通りである。
1）あいさつ 長野県品質工学研究会 副会長 増田雪也
2）品質工学の実践事例（3件）
「パラメータ設計を用いた薄型ブラケット旋盤加工の真円度改善」
「MTシステムによる通勤時間に関する研究」（（有）増田技術事務所 増田雪也）
「MTシステムを用いた表面粗さ曲線の解析」（長野県工業技術総合センター 児野武郎）
3）特別講演会「AIをMTで評価する」（東京都立産業技術大学院大学 越水重臣）
AI（機械学習・深層学習）およびMT法についての紹介の後、AIが生成したゲームキャラクターの画像を、MT法で判別した結果を紹介いただいた。
人間が判別した結果と大差ない結果となっており、大変興味深かった。
2024年3月8日（金）に2023年度の第11回研究会を長野県工業技術総合センター精密・電子・航空技術部門（長野県岡谷市）およびオンライン（Webex）にて同時開催した。（参加者：14名）
以下の2つの事例発表および特別講演を行った。
【事例発表】
1.「制御因子を割り付ける「列」を入れ替えて、要因効果図の傾向を観察してみた」 （（有）増田技術事務所 増田雪也）
火縄銃のシミュレーションにおいて、制御因子をL9直交表に割り付ける際、割り付ける列を様々に変えた時の要因効果図を比較した。
その結果、どの制御因子をどの列に割り付けるかによって、要因効果図の傾向が変わることが分かった。時には非線形な成分が現れるケースがあった。
2.「Signal Catcherを用いた表面粗さ曲線の解析」 （長野県工業技術総合センター 児野武郎）
表面粗さ標準片の測定結果から得られた粗さパラメータをMTシステムで解析し、加工方法を判別できるパラメータの探索を行った。その結果、粗さ曲線判別にはRsm(粗さ曲線の平均長さ)やRsk(スキューネス)などが影響していることが分かった。
また、T法を用いてあるパラメータから別のパラメータを推定する試みを行い、高い精度で推定できることが分かった。
解析には自作のソフトに加えて田中精密工業製「Signal Catcher」を用いたが、GAなど自作では難しい解析を行うことができ、より高度な解析を行うことができた。
【特別講演】
「Signal Catcher ver3.0バージョンアップ機能紹介 -多チャンネル機能とその効果-」（(株) タナカエンジニアリング 石澤剛士）
MTシステムのソフトウエア「Signal Catcher」のバージョンアップ内容について紹介いただいた。多チャンネル機能を追加したことにより、判別精度を向上させることが可能となった。
（（有）増田技術事務所 増田雪也 記）
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