製造工程を設計し、製品を製造、試験を行い、そして出荷する。これら一連の過程において共通すること は、サンプリングで得たデータからロットや工程の真の姿を推測するという点でしょう。真の姿の推定において、統計は威力を発揮しますが、入り口の敷居が高いという難点があります。
本セミナーでは、これから統計を勉強しようとする方々を対象に、統計の基礎、それがどのように応用できるのかを紹介していきます。入門編ですので、数式による理解よりもグラフなどによるイメージで理解できるように心がけています。なお、実務に使えなければ意味がありませんので、Excelを用いてのPC演習も行います。演習は講師が画面上でデモもしますので、PCを持参されなくても支障はありません。Excelにはアドインツールである「データ分析」をインストールして下さい。
- 基礎的な概念I (計量値:長さ、重量、含量など)
- 視覚化の重要性 (ヒストグラム)
- 正規分布と標準偏差
- 規準化 (統計的な距離)
- 信頼区間の本当の意味合い – 「真の値を含む確率と言うけれど…」
- 工程能力指数
- トレンドを評価するxbar – R管理図
- 管理図とは
- 3σルール
- 管理限界の算出方法
- 平均値が変動したら管理図はどう動くのか?
- ばらつきが変動したら管理図はどう動くのか?
- 管理図による異常の発見方法
- 群分けの重要性
- 基礎的な概念II (計数値:良品・不良品の個数など)
- 不良率の分布 (超幾何分布、ポアソン分布、二項分布)
- サンプル中に含まれる不良品数の分布
- サンプリング試験
- 承認規格と出荷規格
- サンプリング試験の本質 (母集団の姿を推定すること)
- 何を保証するのか (平均値?それとも不良率?)
- 完全な保証は無理 (リスクを受容する:生産者危険と消費者危険)
- 誤用が多いJIS Z – 9015:AQLを出荷試験に使っていませんか?
- AQL (合格品質限界) とLQ (限界品質)
- 不良率を保証する抜取検査の設計 (JIS Z9002, Z9003)
- 平均値を保証する抜取検査の設計 (JIS Z9003)
- 検査の性能を表す「検査特性曲線 (OC曲線) 」
- バリデーションへの応用例
- 3ロットn=3のデータから何がどこまで言えるか (データの羅列からの脱却)
- 管理図の応用例
- 工程能力指数の応用例
受講にあたってパソコン持参のお願い (必須ではございません)
本セミナーの講演中にExcel演習を行う箇所がございます。
参加される際にPCをご持参いただけるとより理解度が深まります。なお、演習は講師が画面上でデモも同時進行で行いますので、PCを持参されなくても支障ありません。
PC持参の場合は、Excelにアドインツールある「データ分析」を組み込んできて下さるようお願い申しあげます。
複数名同時受講の割引特典について
- 2名様以上でお申込みの場合、
1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
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