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「公差解析」はなぜ重要なのか？
「公差解析」はなぜ重要なのか？
公差解析は、機械的な適合性と機械的な性能要件を満たす上で不可欠です。
重要な形体には、より厳しい公差を適用します。緩い公差は、重要度の低い形体に適用します。これらの適用は、製品の品質と性能を確保するだけでなく、適正価格での製造を実現することにも繋がります。適切な公差が製品開発のプロセスに与える影響は非常に大きいものがあります。
本資料では、「公差解析」を行う上で重要となる内容について解説します。
重要な形体には、より厳しい公差を適用します。緩い公差は、重要度の低い形体に適用します。これらの適用は、製品の品質と性能を確保するだけでなく、適正価格での製造を実現することにも繋がります。適切な公差が製品開発のプロセスに与える影響は非常に大きいものがあります。
本資料では、「公差解析」を行う上で重要となる内容について解説します。
「公差解析」はなぜ重要なのか？ : 資料サンプル
1.情報管理の対象となる機械的要件
製造メーカーは、顧客のニーズを製品開発に役立てるために、多くの情報を整理して活用しています。
このような顧客側の機械的要件を定義するための情報管理対象を図式にまとめています。これには、顧客要件を満たすために必要なアセンブリ設定、顧客要件を満たすために必要なパーツ間の具体的な隙間や配列、許容できる隙間や配列のばらつきが含まれます。
2.公差の累積計算とは
「公差の累積」という考え方は、部品全体のばらつきを解析するために公差を積み上げていくプロセスを指します。設計が適切かどうかを検証するために、単純な累積公差と許容できる隙間や上下限値とを比較します。この単純な比較は、ワーストケース解析とも呼ばれています。
3.RSS 法 による簡易的な計算
公差解析に統計的手法を活用している企業は数多く存在します。統計的手法の 1 つは、RSS 法 （Root-Sum-Squared） による簡易的な計算です。ワーストケース分析のように単純に公差を累積するのではなく、統計分析では「ばらつき分布」を合計します。ワーストケース解析の入力値は設計公差ですが、統計解析の入力値は「ばらつき（標準偏差など）」であることを理解することが重要です。
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