実験計画法の基礎と実務への活用ポイント ~演習付~ <オンラインセミナー>

~ 実験計画法の本質、スクリーニング実験、モデリング、実務への活用ポイント、実験計画法とデータサイエンス ~

・失敗のリスクを考慮した実験計画の立て方から実務への活用ポイントまでを修得し、実践で活かすための講座

・最近のデータサイエンスの動向も踏まえた実験計画法を実践的に修得し、設計開発、工程改善、マーケティング、市場調査などに効果的に活用しよう!

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講師の言葉

 本講座の特徴は、講師が実践し、また論文や国際会議で発表してきた実験計画法の具体的な活用事例を基に、最新のデータサイエンスの動向も踏まえ、簡単な体験演習またはシミュレーション実験を行うことで理解を進める点にあります。実験計画法は重回帰分析や多変量データ解析と並ぶ統計的品質管理(Statistical Quality Control: SQC)の代表的な手法の1つです。製造業の設計開発、工程改善、マーケティング、市場調査等広範囲に応用されています。その最大の特徴は、数理統計学を基礎として実験の計画からデータ解析までを一連の流れで処理し、客観的な結論が得られることです。設計仕様を短時間に決定する、工程不良の原因を特定する、市場におけるユーザーの選好を評価する等に実験計画法が威力を発揮します。
 初級者には代表的な実験計画を具体的に演習して理解するとともに、失敗のリスクを考慮した計画の立て方を説明します。管理職の方には業務への活用、社内教育、解析ソフトの導入等経営視点も交えてお話します。社会科学系の方には市場調査やアンケート調査への応用も紹介します。書籍に書かれることの少ない分野横断的な内容も講師の豊富な経験をもとに説明致します。講義の初めに参加者の目的(実務、研究、個人のスキルアップ等)、所属(学生、会社員、研究者)や業種(製造業、サービス業)、実験計画法の経験、セミナーへの希望を伺い、質疑応答の時間を調整致します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2023年02月20日(月) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー品質・生産管理・ コスト・安全研究開発・商品開発・ ビジネススキル
受講対象者 ・設計開発、生産管理、品質保証、市場調査等で実験計画法の活用を考えている方
・実務で活用する前に、実験計画法の概要を理解したい方
・実務で使用経験があり、さらにレベルや成果を高めたい方
・社内で活用させるため、管理職の立場から、教育、コスト、失敗のリスク等を把握したいと考えている方
・統計解析パッケージをブラックボックスではなく、一歩踏み込んで理解したいと考える中級者の方
予備知識 ・統計に関する予備知識は不要です
・エクセルで一般的な表計算ができることが望ましい
修得知識 ・実験計画法の過去の成功事例を含む歴史的な背景、及び全体像を把握できます
・実務で実験計画法を活用できるようになります
・実験の計画や実施の注意点、部下への指導や上司への報告等、経営やプロジェクト管理の視点も理解できます
プログラム

1.実験計画法とは
  (1).実験計画法の歴史
    a.歴史に残る偉大な3人とそのアプローチ
    b.データサイエンスと実験計画法との関係
  (2).実験計画法の本質
    a.勘・経験・度胸(KKD)と統計的品質管理(SQC)
    b.SQCにおける実験計画法(DOE:Design of Experiment)
    c.実験計画法の成功事例
    d.講師が実践した実験計画法活用事例の概要

2.統計解析としての実験計画法
  (1).統計の基礎
    a.解析学(Analysis)と統計学(Statics):誤差の定義
    b.古典統計(頻度統計)とベイズ統計:パラメータの定義
    c.推定と検定:2種類の誤り(「あわてんぼう」と「ぼんくらさん」)
  (2).スクリーニング実験:因子の絞り込み
    a.シミュレーション実験:13因子から成る飛球シミュレータ
    b.質的因子と量的因子(日本と米国の違い)
    c.直交計画と分散分析
    d.F分布とF検定
  (3).モデリング:絞り込んだ因子でモデルを構築する
    a.活用事例:5因子の化学反応工程
    b.化学反応モデル:主効果と交互作用
    c.実験計画における分解能(Design Resolution:米国流の考え方)
    d.L16直交表による一部実施実験計画(Resolution Ⅴ)
    e.統計解析ソフトの活用

3.実験計画法活用事例の詳細と演習
  (1).ガラス基板の穴あけ加工
    a.ツールの選択:直交表計画L12
    b.加工の最適化:中心複合計画CCD
  (2).シリコンウエハーのエッチング加工
    a.固有技術に基づく改善:実験計画の前にすべきこと
    b.加工の最適化:最適計画(Optimal Design)

4.実務への活用ポイント
  (1).問題と課題の識別
  (2).プロジェクト管理の視点
  (3).経営視点

5.まとめ
  (1).実験計画法の特徴と限界
  (2).実験計画法とデータサイエンス
  (3).質疑応答

キーワード 実験計画法 ベイズ統計 推定と検定 スクリーニング実験 質的因子 量的因子 直交計画 分散分析 F分布 F検定 モデリング データサイエンス
タグ ガラス実験計画・多変量解析成形加工
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
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