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主催セミナー 手法マスターコース(1日間)
不良原因を発見するための統計解析
―特性要因図から機械学習まで―

参加のおすすめ

不良が発生した時,その原因を明らかにすることが重要となります.しかし原因追求の仕方を間違えると,とんでもない方向へ対策を導いてしまうことになります.

なぜそのような事が起こってしまうのでしょうか?
それは頭で考えた的外れな原因について,対策を行なってしまっているからです.

不良の真の原因を追究するには,実際のデータを用いて

  1. 要因の絞り込み
  2. 仮説の検証と原因の特定

を行うことが重要となります.

手掛かりの中からいくつかの「原因候補」を絞り込み,調査をし,ロット内のばらつきや過去の類似した現象を考慮した上で実データから「仮説」を立て,不良を引き起こす「因果関係」を割り出す必要があります.

さらに,明らかにした「因果関係」を実証し,効果が見られるものについて対策を講じるようにします.

本セミナーは,不良原因を発見するのに役立ついくつかの統計手法を取り上げ,今後の不良の撲滅に役立てる講座です.是非この機会に,ご参加ください.

※ 解析結果の読み取り方,解釈,判断基準などについて解説します.


本コースに参加の方には,会社や自宅に帰ってすぐに活用できる「JUSE-StatWorks/V5 期間限定版(30日間)&演習のデータ」のCDまたはDVDをお渡しいたします.


※ パソコンを1人1台用意いたします.講義と演習を織り交ぜて進めていきます.

受講対象 (レベル:中級)

参加された方の声(括弧内は業種)

カリキュラム

講義内容イメージ
単回帰分析(散布図と回帰直線)
多段層別分析
重回帰分析(残差の検討)
ロジスティック回帰分析
テキスト オリジナルテキスト
演習ソフト JUSE-StatWorks/V5

一日間

  1. 要因解析における統計手法の活用
    1. 特性要因図と要因解析
    2. 要因解析に役立つ統計手法
  2. 不良原因を発見するための統計解析Ⅰ
    「ロジスティック回帰分析」
    1. ロジスティック回帰分析の概要
    2. ロジスティック回帰の実践
    3. ロジスティック回帰における変数選択
    4. 活用上の留意点
    5. 交互作用・相互検証
  3. 演習
  4. 不良原因を発見するための統計解析Ⅱ
    「AID(多段層別分析)とCAID(多肢層別分析)」との併用
  5. 不良原因を発見するための統計解析Ⅲ
    「MT法」
  6. 機械学習手法による不良原因の発見(紹介)
  7. まとめと総合質疑

講師

内田 治氏(東京情報大学 准教授)

略歴
東京理科大学大学院修士課程修了(工学博士).現在東京情報大学 総合情報学部 環境情報学科 准教授
専門
アンケート調査の計画と解析,統計的品質管理,官能評価データの解析,データマイニング
論文・著書
『数量化理論とテキストマイニング』(2010/日科技連出版社),『主成分分析の基本と活用』(2013/日科技連出版社) など多数

開催日程とお申し込み


地図

割引価格については「セミナー割引特典」をご覧ください.

JUSEパッケージセミナーの東京会場(千駄ヶ谷)は,日科技研ビルとなります.
東京千駄ヶ谷会場までのアクセス方法

受講料(税込)
一般 新規パッケージご購入者 保守契約者 アカデミック
30,250円 27,225円 27,225円 15,125円
日程会場時間 定員
2019年8月23日(金) 東京
(千駄ヶ谷)
09:30~16:30 20名
2020年2月20日(木)〆切

ご不明な点はお問い合わせ窓口よりお問い合わせください.併せてセミナーに関するよくあるご質問もご覧ください.

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