本稿では, 工業実験における多変量カテゴリカル・データ解析について考察する.工業実験において, 生産工程のレベルに影響を与える制御因子の効果(位置効果)と生産量のばらつきに影響を与える制御因子の効果(散布度効果)を分離させて識別する.その際, カテゴリーに順序をもつ分割表のモデル解析の立場を踏襲するため, 位置-散布度型スコアをもつ連関モデルを提案する.従来, モデル解析は, 計算の困難さゆえに, 実用性に欠けるとされてきた.しかし, コンピュータの優れた能力を活用すれば, 品質改善の観点から, 制御因子の位置と散布度効果に影響を与える最適条件を決定することもできる.

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本稿では, カテゴリーに自然な順序をもつ二元分割表のモデル診断について省察する.対数線形モデルの開発を契機に, 種々のモデル解析が提唱されている.その中で近年, 正準相関分析やコレスポンデンス分析と密接な関係にある連関モデルを取り上げる.従来, 分割表データの残差分析は, 数多くの研究者によって考察されてきた.本稿では, 分析結果の安定性や外れ値の検出の観点から, 分割表のセル単位のモデル診断法を提案する.工業における品質改善のための実験の主要な目的は, 重要な制御因子を識別し, 各因子について最適水準を決定することにある.そのため, 計算的側面からは, 最尤法を採用する.最尤推定量の漸近正規性を利用し, モデル診断後の因子の有意性検定や最適水準の決定が可能になる.

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入力・出力がともにディジタル(0か1)である情報システムに関し, オッズ比に基づく最適品質設計を考える.入力と出力の2変数によってクロス分類された四分表について, それらの因果関係に影響を与える因子を制御すれば, 品質設計の最適化が可能になる.本稿では, 複数個の制御因子の水準組合せごとに, 四分表形式のデータが得られる直交実験を取り上げる.重み付き最小二乗法による線形モデルを導入し, 統計的推測を行う.併せて, モデルの適合度や分析結果の安定性を点検したり, 外れ値を検出する診断方式についても論述する.本方式の有効性を実証するため, 葉タバコ製造工程のデータを解析する.

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本論文は, 最も効果的な作業方策RdSRPに従うコンベヤ生産ステーション(CSPS)を二つの観点から一般化したモデルの性質について議論して, CSPS理論を発展させている.最初に, 最適方策の理論を発展させる観点から, 従来のマルコフ決定過程による定式化をセミ・マルコフ決定過程による定式化に一般化してCSPSの2通りの解析をすることによって, モデルの簡略化ができることを示している.次に, 単一CSPSのバッファ理論を発展させる観点から, 作業方策RdSRPに従うCSPSモデルに設計係数ε(0≦ε<∞)を導入して一般化し, εが小さいほど制御変数である先見区間(タイム・レインジ)がバッファ効果をもつという性質をシミュレーションによって明らかにしている.最後に, 設計係数を考慮した一般化CSPSモデルの費用関数が考察されている.

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確率論的ニューラルネットワークモデルを構成するためのパラメータ数は決定論的ニューラルネットワークモデルのそれに比べて増加し, しかも各種パラメータは非常に鋭敏な相互関係をもつ, このため確率論的モデルにおいては, 局所最適状態からの脱出機構をもつという利点がある反面, パラメータ設定の煩わしさが増大するとの欠点が逆に生じている.本研究では, パラメータ設定の煩わしさの軽減を目的とした新しい確率論的ニューラルネットワークモデルを提案する.このモデルをVentureらにより定義されたFMS工具・部品割当問題に適用し, 提案モデルの実用性について検証する.

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外観, やわらかさ, 色合いといった数値形式で表現できない官能品質特性を工程で管理するとき, やむなく計数型管理図が用いられる.これに対し, WangとRazは品質特性をあらかじめ定められたいくつかの言語変数の中から選択し, その言語値に対応するファジィ集合を表現するメンバーシップ関数の代表値をその品質特性を表す値として用いることにより人間の主観が介在するあいまいな品質を管理する管理図を提案した.しかし, 管理限界の決定に合理性を欠いており, またばらつきを管理する管理図を構成していないという問題点がある.そこで本研究では, 彼らの管理図をより発展させ, ファジィ理論と数理統計理論に基づいた言語データ用管理図の設計法について議論する.本研究で提案される管理図は言語データの背後に同一の確率分布を想定し, サンプル平均と標準偏差について両側100(1-α)%信頼区間によって管理限界線を決定し, 言語データを管理する.また, この管理図の設計法を併せて示す.

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設備の自動化にともない, 設備故障の生産に及ぼす影響が重要視されるようになっている.そのため, 診断型エキスパートシステムが開発され, 種々の推論方法が検討されている.ファジィ関係による推論は, 専門家の知識に基づいた推論を行う場合にふさわしい方法であると考えられる.しかし, 従来の逆演算による推論にはいくつかの問題があることが指摘されている.本研究では, 設計知識による故障から徴候への関係と, 経験に基づいた保全知識による徴候から故障への関係を考慮することにより, 逆演算でなく順演算だけで推論できるモデルを提案している.また, 徴候の発生を検査する作業を減らすために, 故障の分類を行う.最後に, 提案されたモデルを用いた推論のアルゴリズムを作成し, 数値例でそれの有効性を確認する.

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企業合併の効果を定量的分析モデルによって推定する際, 一般に, この効果は年度あるいは期ごとに与えられる.通常, 期待される結果は, 単一期の効果ではなく複数の期を総合的にみた場合の効果である.すなわち, 時間相(mode)が残るため, 合併が成功だったか否かを判断するには, 時間相の集約化が必要となる.本研究では, 合併効果の分析の際の被説明変数に, 時間相の集約化のためのパラメータを導入したモデルを提案する.そして, 実際に合併を行った企業のデータを用いて, 提案した時間相の集約化による合併効果のモデルの実証分析を行い, その妥当性・有効性を検討する.さらに, 合併効果の推定値における時間相を集約化するための方法として, 企業外部者の評価による方法と, 提案した方法を取り上げ, 2つのアプローチの特徴・問題点を比較・検討する.

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本研究では, 多段階生産在庫に対する生産指示方式について, 特に傾向変動を伴う需要系列に対する押出し型と引張り型の生産指示方式の特性について研究している.そのために, 関連する従来の研究を整理した後, 傾向変動を伴う需要系列, それに対する生産在庫システム, および, 生産指示方式のモデルを構築した.さらに, 構築したモデルについて, 各生産指示方式の生産量と在庫量の特性を解析した.その結果, いずれの生産指示方式とも, 各工程の生産量の期待値は当該工程から市場までのリードタイム分先の需要量の期待値に等しくなり, 各工程の在庫量の期待値は当該工程の安全在庫量に等しくなることを明らかにした.また, 需要予測を行う際の移動平均期間を長くしていくと, 押出し型生産指示方式の生産量や在庫量の分散値は工程を遡るときの増幅が抑えられ, 引張り型生産指示方式のそれらよりも小さくなることを明らかにした.

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