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08.01
Mon
雑誌やインターネットで見かけた美味しそうなラーメンやつけめん。
食べたい!と思っても行列に並ぶのは大変だったり、現地までが遠い・・・
そんなことってよくありますよね。

そこで今回私がお取り寄せしたのが、「中華蕎麦とみ田」のつけそばです。
このお店は敢えて説明は不要、というくらい有名だと思います。
このニュースレターをご覧の中にも、食べたことのある方は相当いらっしゃる
でしょうが、その味をご自宅で食べることができるって知ってましたか?

私は地方在住のため、お店で食べるチャンスが中々なかったので、お取り寄せ
ができると知ってすぐ、この商品を注文することにしました。

この商品を取り扱っているのは「宅麺.com」というサイトです。
つけめんだけでなく、全国の様々な行列店のラーメンが販売されています。
近頃は有名店監修のご自宅用ラーメンが色々と出回っていますが、大抵は工場
生産の麺とお湯で薄める濃縮スープの形態ですよね。
でもこのサイトで売られているラーメン、つけめんは全て

「店舗で出しているのと同じ生麺とストレートスープ」なんです!

なので麺の茹で加減で多少の差は出るとしても、お店とほぼ変わらない味なの
だそうです。これは期待せずにはいられません。

というわけでクール便で届いた冷凍状態の麺を茹で、レトルトパックになった
スープを湯せんにかけます。
トッピングはチャーシューとメンマがスープに同梱されていますが、それ以外
は自分で用意します。オススメトッピングは刻みネギと味玉子、のりであると
パッケージに記載されています。
(味玉子を作る時間がなかったので、そこは半熟玉子代用)

暖めたスープとトッピングを器にセットし、茹で上がった麺を流水ですすいで
水を切り、皿に盛り付ければ完成です。
さてお味の方は・・・

魚介の味がすごく濃い!です。豚骨ベースのこってりスープに、魚介ダシの粉
末が器の底に沈殿するほどたっぷり入っています。このこってりしたスープに、
生パスタのようにもっちりとした太麺がよく合います。チャーシューも柔らか
くて美味しいです(もっと大きいと嬉しいんですが)。
これは行列ができるのも頷けますね!

そしてパッケージにも記載されていますが、残ったスープでおじやを作ってい
ただくという食べ方も試してみたのですが、これがまたクセになりそうな美味
しさでした。スープの一滴まで無駄なく食べられるのは、自宅で作るからこそ
できる、プラスアルファの楽しみかたと言えるでしょう。

ただし1食930円(プラス送料)なので、お高めではあります。
が、交通費と行列に並ぶ時間を考えると無駄な出費にはならないかも・・・?

ちなみにこの「中華蕎麦 とみ田」のつけそば以外にもう一店、「風雲児」のつ
けめんも注文しました。こちらはまだ実食していないのですが、とみ田よりも
ややあっさりめの鶏ベースのスープらしく、こちらも食べるのが楽しみです。

もちろんお店に足を運んで食べる方がずっと美味しいのでしょうが、お店に行
けない方は是非一度、お取り寄せしてみてはいかがでしょうか。

宅麺.com
http://www.takumen.com/

中華蕎麦 とみ田 つけそば
http://www.takumen.com/products/295
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08.01
Mon
前回も「保全計画の支援」というテーマの続きの話をしました。
保全周期を延ばすことができるかどうか評価するため、ある時点で故障が起こ
りそうかどうか「不信頼度」を使って推定する、というやり方を検討していま
す。
不信頼度は、ある時間まで、故障しない確率「信頼度」と対の関係になってい
ます。

ある時間の信頼度:R(t)
ある時間の不信頼度:F(t)

とすると、

R(t)+F(t)=1

という関係性があるため、信頼度を求めれば不信頼度がわかります。
仮に計算したい機械の故障率が一定だとすると、信頼度はネイピア数e
(2.71・・・の無理数)を使って次のように計算できます。

R(t)=e^(-λt)

^:べき乗
λ:故障率

このようなお話をさせていただきました。

今回は、現実的な利用方法を考えます。
まず、実際の計算について説明します。

R(t)=e^(-λt)

は手計算でできないことはありませんが、非常に大変です。
そのためExcelを利用して計算します。
Excelの関数ではこの計算を行う場合、

=Exp(-λ*t)

※λには故障率を現すセルのアドレスを入れてください。
※tは期間をあらわすセルのアドレスを入れてください

不信頼度は、以下の関数となります。

=1-Exp(-λ*t)

これで、ある期間の故障回数のデータを記録しておけば、Excelで簡単に不信頼
度を計算できます。

ただ、少し注釈をしておかなければなりません。
この計算の前提は「故障率が一定である」ということです。
故障率一定ということはランダムに故障が発生するということでもあります。
しかし、本当に故障の発生がランダムになっているのでしょうか?
これは故障の分布を確認しなければわかりません。

しかし、ある故障モードの発生件数が少なければ、分布を確認するのも簡単で
はありません。

ここで、もともと何をしようとしているのか立ち戻ってみましょう。
本稿では、定量的なデータの分析により直接的に正確な「予測」をしようとい
うことを目的にはしていません。
「意識が及ばないところを可視化する」ことで、経験や勘による「予測」を補
完するためにデータの分析を取り扱っています。

そして、今問題にしているのは

「もっと保全間隔を伸ばせないのか?」

このような課題への対処です。そのため、

「発生頻度×影響度(損害・コスト)」

というリスクマネジメントの考え方を利用しようとしていました。
つまり、リスクの比較の目安にするために不信頼度を使おうという試みです。
不正確な分析でよい、と申し上げるつもりはありません。
ただ、今回挙げた分析はそもそも、いくつかの仮定に基づいているわけです。
ですから、留保つきの判断材料ですし、それを承知で取り扱えば、非常に便利
ではないかと思います。

ある期間の不信頼度計算で得られた確率と、故障発生時によって引き起こされ
るコスト。これらの積によって算出したリスク評価は「コスト」で表現される
ので、比較などの取り扱いが容易です。
それだけに数字が一人歩きして、計算を絶対視してしまわないよう、注意する
必要はありますが、「意識が及ばないところを可視化する」という目的にはか
なっていると思います。

さて次回も、もう少しこの問題を考えたいと思います。
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08.01
Mon
いわゆるバイキング料理、食べ放題の事を、オシャレに「ビュッフェ」と呼ぶ
ことがありますが、その中でも「野菜ビュッフェ」ジャンルをご存知でしょう
か?

「野菜の台所」という、毎日届く新鮮なお野菜が食べ放題のお店があります。
ランチで60分1,480円。
野菜だけではなく惣菜や生卵、ご飯、お味噌汁も食べ放題です。

先日、このお店で野菜を堪能したのですが、その時に、野菜に付けて感動的に
美味しかったのが、今回の「味噌ディップ」です。
水ナス、大根、ニンジン、水菜、白菜、小松菜、…、どの野菜にもとても良く
合いました。
本当に、いくらでも食べられるという感じです。
帰りにレジのところで買えたので小瓶を早速買って帰ったのですが、1週間程
度ですぐに使い切ってしまいました。

さて、気に入ったのでお取り寄せできるかなとネットで調べたところ
「農家の台所」さんのサイトを見つけ、色々な味のディップがあるということ
で、今回、6種類の中から4種類を試してみることにしました。

まずはレストランで食べた「黒ゴマにんにく」。
これは非常にパンチの効いた味で、どんな野菜にも合います。
中でも焼いたナス、キュウリ、ダイコン、キャベツなどがおすすめ。
パプリカのような味の強い野菜にも負けません。

「ゆず味噌」は甘め。甘い味噌の味の後にゆずの香りが追ってきます。
あまり味の強くない野菜におすすめです。

「青しそ味噌」も、ゆずと同じように、後からしその香りが鼻に抜けますが、
ゆずより少し強め。

「青唐辛子味噌」は、トウガラシがかなり強く、後からツーンときます。
白いご飯と一緒に食べてご飯が進みます。

これ以外にも「ねぎ味噌」「ふき味噌」があり、計6種類が販売されています。
最初にどれか一つを試すのでしたら「黒ゴマにんにく」をおすすめします。
野菜以外にも、お豆腐とこんにゃくを試してみました。
熱湯で温めて軽く水を切ってから、味噌を乗せていきます。
もちろん期待通りの美味しさ。
豆腐には青唐辛子味噌、こんにゃくには青しそ味噌が合うみたいです。
野菜に味噌。誰もが知ってる、良く合う組み合わせですが、その味噌をさらに
野菜に合うように研究されて作られた「野菜の台所」の味噌ディップは、野菜
がもっと好きになる、野菜だけでお腹いっぱいになるくらいに食べられる、強
力なアイテムです。

「農家の台所」味噌ディップ
ねぎ、ふき、青しそ、黒ごまにんにく、青唐辛子、ゆず
価格 : 各552円 (税込:596円)
http://webshop.noukanodaidokoro.com/shopdetail/011000000008

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08.01
Mon
※前回の例で、「MTTF12ヶ月、故障率0.25」と記載してしまいましたが、
「MTTF12ヶ月、故障率0.083/月」の記載間違いです。申し訳ありませんでした。

前回も「保全計画の支援」というテーマの続きのお話をしました。
保全周期を延ばすことができるかどうか評価するため、「リスク」と「推定」
について着目しました。
そのうち、「推定」とは限られた事象から物事を確率的に考える手法という意
味、捉えてください。

さて、これまで利用してきた「MTBF」「故障率」の計算は、あくまでもある時
点での「平均値」をもとしています。
例えばMTBFが12ヶ月だとしても、実際に発生したデータを見てみると、ぴった
り12ヶ月で機械が故障しているのではなく、早く故障するものもあれば、遅く
故障するものもあるわけです。

つまり、ある時点で故障が起こりそうかどうか「推定」するためには別の手法
で評価してあげなければなりません。

その手法の一つが「不信頼度」です。
不信頼度の考え方で言えば、スタート時点の故障確率を「0」です。
将来必ず故障する時期が「1」となります。
つまり、時間がたつにつれ0→1の漸増していくということになります。

こうした話をさせていただきました。

さて、今回はこの「不信頼度」をどのように計算すればよいのか、という説明
をさせていただきます。

不信頼度の計算について考える前に、「信頼度」についてお話をします。

これは言葉の通り、不信頼度の逆の考え方です。
不信頼度はある時間までに故障する確率を指していました。

ですから、「信頼度」はある時間まで、故障しない確率のことを指しています。

不信頼度と同様0~1までの確率で表すことができます。
先月出した例で言えば、スタートの時点では故障している機械はないので、信
頼度「1」(100%)ということになります。
そして、全ての機械が故障したときには信頼度は「0」(0%)となります。

ここで、信頼度と不信頼度の関係を考えてみると、次のような式が成り立ちま
す。

ある時間の信頼度:R(t)
ある時間の不信頼度:F(t)

とすると、

R(t)+F(t)=1

ということになるのです。

この式から不信頼度を計算すると

F(t)=1-R(t)

ということになるわけです。
つまり、信頼度がわかれば不信頼度がわかります。

信頼度はどのように求めればよいでしょうか?

仮に、計算したい機械の故障率が一定だとします。
故障率が一定とは、故障の分布をとった場合、その故障がランダムに発生して
いるということを意味しています。
故障の発生に偏りがなくどの時点であっても、同じように故障が発生する可能
性がある、という意味です。

このような分布になっているときには、細かな解説は省きますが、故障の発生
間隔は指数分布に従っている、ということになります。
すると、機械の信頼度は次のような式で計算することが可能です。

R(t)=e^(-λt)

e:自然対数の底でネイピア数とも呼ばれています。その値は「2.7182・・・」
と無限に続く無理数です。

^:キャレット、べき乗のことを示しています。

λ:発生確率、つまりここでは故障率となります。

t:時間を示しています。

さて、前回の例について、仮に故障率一定として考えて見ます。
故障率は0.083/月となっていました。
ネイピア数は単純化して2.7で計算します。

スタート時点の計算をすると、

2.7^(-0.083×0)

ということになり、計算結果は「1」です。
つまり、スタート時点では当たり前の話ですが信頼度100%です。

では、60ヶ月経過後にはどうなっているでしょうか?

2.7^(-0.083×60)

計算すると0.007109、つまり信頼度は約0.7%です。
ほぼ信頼度は0に近くなることがわかります。

それでは、そのMTTFの12ヶ月ではどうでしょうか?

2.7^(-0.083×12)

計算すると0.3718・・、つまり信頼度は約37.2%ということになります。

さて、信頼度が計算できれば不信頼度も計算できます。

F(t)=1-R(t)

なので
12ヶ月で計算すると、

1-0.372

結果は、12ヶ月時点での不信頼度は62.8%ということになります。

次回はこの話をもう少し深めていきたいと思います。
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04.20
Wed
今回は「干しいも」を紹介します。

干しいもはサツマイモに熱を加え切って乾燥させて作ります。
収穫が行われる秋からが旬で、食物繊維やカリウムも豊富にふくまれている健
康的なおやつです。
素朴な味ですが、突然このどこか懐かしい味を食べたくなってお取り寄せして
みることにしました。

干しいもだけに製法は難しくはありません。
ただ、この干しいもは天日で1週間程度の時間をかけてゆっくりと干すため手
間と時間がかかるとのことです。

種類には「平干し」「丸干し」「角切り」と形状に違いがあり、今回のは多分
「角切り」でした。

袋を開けてみると棒状のほしいもが入っていて1本づつ食べやすくなっていま
した。
しっとりとやわらかくて自然な甘さがとてもおいしいです。
一度食べると止まらないので一袋はあっという間になくなってしまいますが
健康的なおやつとはいえ、カロリーは高めなので注意が必要です!

また、ほしいもには表面が白いものとそうでないものがあります。
この白い粉は糖分が表面に浮き出たものです。
白い粉が浮き出ていると口に入れた瞬間から甘さを感じます。
白くないほしいもは食べ進めるごとに甘味が増してくる、という違いが出てき
ます。

そして白い粉が吹いている方が歯ごたえがあるような気がします。

それぞれに好みは分かれるところかと思いますが
実は私、白くて歯ごたえのあるほしいもの方が断然好きなのです!

今回お取り寄せしたほしいもは表面が白いタイプの方でしたが私としてはも
う少し歯ごたえが欲しかったかな?と思います。

やわらかタイプが好き!という方にはおすすめですよ!

<<自然の館>>
http://item.rakuten.co.jp/shizennoyakata/hosiimo/
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