精密工程のための精密実験：Bobcat Company

このように、Bobcatの施設にある7基のレーザー切断機の出力を増やすと、外注「ビーム時間数」が減り、大幅な節約になるのです。

Bobcatのレーザー切断工程は、長い直線切断では高速切断速度を使用し、短い切断と角度では低速切断速度が採用されていました。切断品質を向上させながら、それら切断速度のいずれかまたは両方をブーストできる設定を見つけると、工場の能力が大幅に増大し、外注していた作業を内製化し直して、コストを削減できます。

この工程の研究において、ローズはパフォーマンスに影響を与える可能性のあるいくつかの要因を特定しました。その要因には、出力（ワット）、レーザービームが実際にオンであった切断時間の割合（負荷）、高速切断速度の送り速度、低速切断速度の送り速度、レーザートーチで使用されるガス量（ガス圧力を補助）、ビームを制御するノズルの幅、ノズルから切断面までの焦点距離などがあります。ローズの課題は、パフォーマンスに最も大きな影響を与えている要因を特定し、スピードと製品品質の両方を向上させる工程設定を見つけることでした。

Minitabソリューション

ここで、Minitab Statistical Softwareの実験設計（DOE）が能力を発揮します。設計実験とは、複数の変数を調整する一連の実行またはテストです。これは、一度に複数の要因を変更して評価し、統計分析を使用して有意義な結果を得ることができるため、工程を改善する効率的な方法です。Minitabは、どの要素が最も重要かを判断し、それらがどのように相互作用し、工程の促進になるかを把握するのに役立ちます。その情報があれば、工程の最適なパフォーマンスを生み出す要因設定を見つけることができるのです。

ローズの最初の仕事は、適切な回答を選択し定量化することでした。より速い速度で生産された部品の品質を改善するか、少なくとも維持することが主な目標であったため、彼は重要な対応として切断品質を選びました。1回の試験「運転」は、1枚の鋼板を切断することです。切断品質は1～5のスケールでランク付けされ、5が完璧な切断になります。ベースラインを確立するために、ローズは既存の設定で切断された部品の予備分析を行いました。その結果では、この工程の切断スコアの平均は4になりました。

より高速な設定を見つけることに熱意を持っていたレーザーオペレーターから、各実行で生産された部品を評価したいとの申し出がありました。他の研究者と同様に、ローズは実験を開始する前に、測定システムの精度が信頼できるかどうかを確認する必要がありました。彼はMinitabを使用して属性合意分析を実施し、確立された基準に従ってオペレータが切断品質を一貫して正確に評価できるかどうかを実証しました。分析結果に基づき、1名のレーザーオペレーターが単独評価者として選ばれました。彼は、以前に使用された整数の代わりに1⁄4増分（0.25）を反映したより正確なスコアリングシステムを採用することができました。これによってデータ収集力が向上しました。

その要因、クリティカルな反応、信頼性の高いデータ収集方法により、ローズは実験を設計する準備ができました。彼は、要因実験設計によって、この工程に対する様々な要因の影響を研究できることは知っていましたが、最小限の実験で信頼性の高い結果が得られる要因設計方法を見つける必要がありました。Minitabを使って自分が持っている選択肢を調べ、最高の選択肢を見つけました。

1つの選択肢は、完全要因実験であり、要因レベルのすべての組み合わせで反応を測定する非常に徹底したアプローチでした。ただし、この選択肢では、膨大な数の実行が必要になる場合もあります。例えば、5つの要因があり、2段階からなる完全な要因設計では、32回の実行が必要になります。実験者が複製を追加したり、複数回実行を繰り返したりすることを考慮すると、多くの場合、完全な要因実験は現実的な選択肢ではありません。

ローズは、代わりに一部要因設計に着目しました。この設計では、一部の要因レベルの組み合わせが除外されるので実行数が管理可能な回数に減るものの、信頼性の高い要因分析を行うことができます。行われる実行は、完全要因設計の選択されたサブセットまたはフラクションになります。しかし、すべての要因レベルの組み合わせを実行するわけではないので、一部の影響が交絡し、他の要因と区別して推定することはできません。このため、結果を得るには、要因を慎重に選ぶ必要があります。Minitabは、このプロセスが容易にできるよう、交絡パターンを指定したエイリアステーブルを表示します。

最初の実験では、ローズはMinitabを使用して、わずか16回の実行（図1）のみで実現できる½分割の要因設計を作成し、要因とその相互作用の両方の影響を推定することができました。ローズはまた、データ収集力を向上させるために16回の実行を3回再現し、実験が著しい違いを特定する可能性を高めました。

図1 - Minitab Statistical Softwareの実験設計ツールを使用すると、設計した実験の結果を簡単に選択、設定、分析できる。

最初の実験では、高速送り速度と低速送り速度が工程の速度の最も重要な決定要因であることが示されました。そして何よりも、より速い送り速度が実現可能であることが実証されました。図2

図2 - ローズの最初の実験では、高速および低速の切削速度における送り速度が、工程の全体的な速度の最も重要な決定要因であることが示された。彼は、より速いペースで部品品質工程の設定を最適化するよう、この情報に基づいてフォローアップ実験を設計しました。

ローズのフォローアップ実験では、残りの3つの重要な要因に最適な設定を見つけて、より速く切断品質を向上することを重視しました。結果の立方体プロット（図3）は、低アシストガス圧力および低負荷で最高の切断面品質を示し、速度が増加した時に高いノズルフォーカスが示されました。また、予想カット品質が旧設定の4.0規格より高いことも示されました。