実験計画法の基礎と実務における活用法とそのポイント　～演習付～　＜オンラインセミナー＞

～統計の基礎、要因の絞込み、特徴のモデル化、応答曲面計画と最適計画、タグチメソッドの応用～

・実務ですぐに活用できるExcelのテンプレートを用いながら、効率的に実験計画法が修得できる実践修得講座
・実験計画法を初めて実務で使いたい初学者の方から最適計画によるハイリスク、ハイリターンの実験を計画したい上級レベルの方まで適切な方法を実践的に学べる特別セミナー！

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・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください

講師の言葉

　本講座の特徴は、６時間の講義の中で、実験計画法の理解に必要な数理統計学の基礎から、すぐに実務で活用できるテンプレート（Excel）を使用した実験計画法の活用方法までを、効率的に学ぶよう工夫されていることです。さらに、講師が実践してきた実験計画法の具体的な活用事例を基に、過去の成功例から最新のデータサイエンスの動向も踏まえ、理解を深める点にあります。
　そして、これまでの受講者の声を聴く中で、１次・積および２次の効果（非線形効果）までを評価するための応答曲面計画（Response Surface Method）、特に中心複合計画（Central Composite Design： CCD）に対する関心が高く、幾つかの質問が寄せられたことから、CCDの説明にこれまでより多くの時間を当てる予定です。CCDは実験計画法のなかでも、実験回数が多く、分析も複雑なため中級レベルの理解度が必要です。またタグチメソッドを理解したいという潜在的なご要望もあります。実験計画法とタグチメソッドは似て非なるものですので、両者の違いを簡単にご説明致します。最適計画は上級レベルの内容ですが、講師が実践した事例を簡単にご説明致します。
　前述しましたように、実験計画法を初めて実務で使いたい初心者の方には基礎から丁寧にご説明致します。また実務で非線形効果の解明まで検討されている中級レベルの方、最適計画によるハイリスク、ハイリターンの実験を計画したい上級レベルの方まで、多くの皆様のご参加をお待ちしております。

セミナー詳細

開催日時	2024年02月20日(火) 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	・研究開発、生産技術、品質管理の技術者の方・社内で実験計画法の研修講師を担当される方・またそれらの技術者や講師を監督する立場にある管理職の方
予備知識	・特別な予備知識は不要です・Excelの表計算ができること（マクロ機能は不要です）が望ましい
修得知識	・初級レベルの方は、独力で１６回の実験を計画し、結果を分析した後、報告書にまとめることができます・中級レベルの方は、中心複合計画を用いて非線形効果までを分析し、非線形効果の有効性を客観的に立証できます・上級レベルの方は、今までの実験計画法の知識を別の視点から整理することに役立ちます。・管理職の方は、部下の作成した実験計画にその結果に対して、適切なコメントや修正を与えることができます
プログラム	１．実験計画法とは　　（１）．歴史的な流れ　　　　ａ．科学（サイエンス）と情報（データ）　　　　ｂ．実験計画法とデータサイエンス　　　　ｃ．実務における実験計画法の成功事例　　（２）．実験計画法の概要　　　　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．実験計画法の利点と欠点２．実験計画法の基礎　　（１）．統計の基礎　　　　ａ．古典統計とベイズ統計　　　　ｂ．大数の法則と中心極限定理　　　　ｃ．仮説検定と母数の推定　　　　ｄ．検定の危険率と検出力（２種類の誤り：αとβ）　　　　ｅ．要因効果検定のための直交配置（L型）と直交対比　　　　f．効果の独立性（交絡と多重共線性）　　　　ｇ．L８直交表実験のF検定と分散分析（ANOVA）　　（２）．要因の絞り込み（スクリーニング）　　　　ａ．実験の目的と目標　　　　ｂ．要因の種類（質的と量的）　　　　ｃ．要因の効果（主効果と交互作用）　　　　ｄ．効果の希薄性と遺伝性　　　　ｅ．計画の分解能（Design Resolution）　　　　f．計画の種類（直交計画と非直交計画）　　　　ｇ．代表的なスクリーニング計画（L１２、L１６）と活用事例　　（３）．特性のモデル化（モデリング）　　　　ａ．絞り込まれた要因による多項式重回帰モデル　　　　ｂ．多項式の次数（１次、２次）と因子の水準（２水準、３水準、多水準）　　　　ｃ．効果の階層性と単峰性　　　　ｄ．２水準で１次・積の効果を評価する実験計画（L１６）と活用事例　　　　ｅ．多水準で１次・積および２次の効果を評価する応答曲面計画３．実験計画法の応用　　（１）．応答曲面計画（Response Surface Design）　　　　ａ．量的因子の変換（中心化、規格化）　　　　ｂ．実験領域と応答曲面　　　　ｃ．代表的な応答曲面計画（CCDとBBD）　　　　ｄ．L１６からCCDへの展開　　　　ｅ．あてはまりの悪さ（Lack of Fit）　　　　f．講師が実践したCCDの紹介　　（２）．最適計画（Optimum Design）　　　　ａ．コンピュータ使用を前提とした非直交計画　　　　ｂ．要因効果に応じた因子の水準設定　　　　ｃ．推定精度を考慮した実験回数の設定　　　　ｄ．講師が実践した最適計画（Run１３）の紹介　　（３）．タグチメソッド　　　　ａ．静特性と動特性（特性評価と機能性評価）　　　　ｂ．L１８直交表を使う理由　　　　ｃ．制御、誤差、信号の３因子直積配置による動特性の頑健設計　　　　ｄ．タグチメソッドと実験計画法の違い４．実務における活用のポイント　　（１）．その実験は必要か？　　　　ａ．目的と目標（データサイエンティストの視点）　　　　ｂ．SQCの活用（多変量データ解析）　　（２）．PDCAサイクルを意識しているか？　　　　ａ．実験の計画、実行、検討、対応　　　　ｂ．実験の発展（スパイラルアップ）　　（３）．プロジェクト管理の視点があるか？　　　　ａ．失敗リスクの管理　　　　ｂ．利害関係者（ステークホルダー）の管理５．おわりに　　（１）．実験計画法の特徴と限界　　（２）．データサイエンスと実験計画法　　（３）．質疑応答
キーワード	実験計画法　データサイエンス　ベイズ統計　仮説検定　要員効果検定　スクリーニング　モデリング　応答曲面計画　最適計画　タグチメソッド　PDCAサイクル
タグ	研究開発、実験計画・多変量解析
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本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。

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