何事も統計処理して事実を客観的にとらえたくなる自分、
それに対して押っつけ仕事、絆創膏を貼って何とかしようとする人、
とあることでセンサの感度がばらついていたという事象に遭遇した。
また絆創膏を貼る作業に突き進んでいってしまってた。
そもそもセンサの感度がばらつくのではなく被試験物がばらついているのでセンサの数値が変化するのである。
そこで約40個の対象物でセンサのON/OFFでの数値を調べた。
その40個のデータからON時のミニマム値とOFF時のMax値の差が如何ほどあるか?
これが当該部品に対するセンサ感度閾値しきい値余裕度だから、その値の内でON/OFFの差が十分とれる範囲にセンサの設定値を決定した。
当然、当該部品による誤検知はなくなった。
また、違うセンサでざらつきを検出するのでも誤検知が発生。
① 当該箇所を360度回転させて最大値と最小値を採取
② 同じことを母数を増やして上記の個体差バラツキを採取
前述と同様にON/OFFのバラツキを把握して適正なしきい値を決定。
これにはもともとこの方式を検証を十分に行い、採用したかと言う根本的な問題もあったが、今となってはこれで対処するしかないため現物、現実を把握して対応策を決定したのである。
更に、とある不具合サンプルを100ケ以上持って不具合カ所をハード、ソフトで数値化してその数値データを採取
そこから品質管理の手法である「標準偏差」を割り出す。
今はPCでとりわけExcel君にその種の関数が用意されているのでデータさえあれば簡単に割り出せる。
数を多く作る世界では±3σ(99.7%の確率で収まる)、米国のNASAなどの宇宙飛行に使われる部品は±6σで品質管理がなされると言われている。
まっ、数値だけでは分かり難いので「散布図」と言うグラフで母数がどのように分布しているか、また突出したデータは異常データと考えたりするのに散布図は役に立つ、
更に「正規分布」のグラフを作って±3σの範囲はどうか?
とビジュアルに示すやり方を提示したのだが、関心がない。
何故だろう?
仕事のやり方のアプローチを示しているのだが、おいらのやり方に反応がない、浮いてしまう。
が結果は正しいし下手なサッカーチームの様に右往左往しないでことは解決できている。
数が多い時にはサンプル個体があるので統計的に物事を処理すれば答えは見つかるということが分からない。
勿論、技術的な背景を理解しているから統計処理という手法を取るという発想になる訳だ。
どうすればT.Tできるのだろうか?