タグチメソッド入門
技術情報を創造するためのデータ解析法
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田口 伸 著
図書
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A5判・288頁
商品コード：351144
本書を購入いただいた方は特典データを無料でダウンロードいただけます。【目次】
第1章 イントロダクション ─ 望目特性とロバストネス
1.1 ドーナッツの揚げ工程の歩留まりの例
1.2 加法性と交互作用
1.3 エネルギーを考える
1.4 “働き”＝機能を測る
1.5 望目特性の2 段階最適化
1.6 ノイズと機能のロバストネス
第2章 望目特性のロバストネスの評価（機能性評価）
2.1 望目特性のSN 比による機能性評価
2.2 ゴルフにおける50 ヤードアプローチショットの飛距離
2.3 分散と標準偏差
2.4 ノイズ因子の導入
2.5 P ダイアグラム
2.6 望目特性のSN 比によるロバストネスの評価
2.7 望目特性のSN 比の計算例
2.8 SN 比の利得（ゲイン）
2.9 さらなる考察，標示因子！
第3章 望目特性のロバストネスの最適化
3.1 伊那製陶におけるタイルの実験
3.2 パラメータ設計の8 ステップ（その1）
3.3 実験における制御因子の組合せの決め方
3.4 最適化実験のレイアウト
3.5 パラメータ設計の8ステップ（その2）
3.6 生データの解析について
第4章 動特性による機能性評価と最適化
4.1 動特性とは
4.2 風力発電機の最適化
第5章 特性値の種類，因子の種類
5.1 特性値の種類
5.2 因子の種類
5.3 ノイズに対する5 種類の対策
5.4 ロバストネスの評価―機能性評価の3 大要素
第6章 静特性とSN 比
6.1 望目特性
6.2 機能窓特性
6.3 望小特性
6.4 望大特性
6.5 評価点特性
6.6 率のデータとオメガ変換
第7章 動特性とSN 比
7.1 ゼロ点比例式の理想機能
7.2 基準点比例式の理想機能
7.3 一次式の理想機能
7.4 線形化できる非線形の理想機能
7.5 標準SN 比を応用した非線形の理想機能
7.6 動的機能窓
7.7 2 種類の誤りのSN 比
7.8 標示因子がある場合のSN 比の計算
7.9 エネルギー比型SN 比
第8章 シミュレーションの場合
8.1 シミュレーションの場合の最適化
第9章 欠測値の扱い
9.1 Infeasible Data の場合（その1）
9.2 Infeasible Data の場合（その2）
9.3 Missing Data の場合
第10章 パラメータ設計の8 ステップのまとめ
第11章 企業戦略としての品質工学
11.1 開発の能率化
11.2 トップの役割
11.3 ロバストネスのアセスメント（機能性評価） vs バリデーション
第12章 エポックメーキングな事例集
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