製造業における研究開発、生産、品質管理、出荷後顧客対応などの各工程においては、様々な問題が発生します。これらの問題を解決するためには、以下のような作業が不可欠です。
- 1. 問題の整理、分析と再定義
- 2. 原因や因果関係に関する推定と仮説構築
- 3. 仮説検証方法の検討
- 4. 検証方法の実行 (実験、測定)
- 5. 実験データの解析
- 6. 実験結果に基づいた、結論の論理的導出 (必要に応じ、仮説の修正と再検証)
本セミナーでは、初心者がなかなか気づかない実験、測定のポイントや統計的な観点に基づくデータの解析・解釈方法について、説明いたします。
- 問題解決プロセス
- 問題の再定義の必要性
- 問題の再定義のポイント
- 原因推定と仮説構築
- 測定結果の信頼性に関する概念
- ばらつき~繰返し性と再現性
- 真値、測定結果、誤差
- ばらつきとかたより
- 最低限着目すべき統計量
- 実験の3原則
- 実験の反復
- 生データの分布と「平均」の分布
- 何回測定すればよいか?
- 実験の局所管理
- 実験の無作為化 (ランダム化)
- 実験前の心得
- 何を目指して実験するか?
- 何に着目しなければならないか?
- 予備実験の重要性
- 実験中の心得
- 実験担当者としての心構え
- ばらつくデータは悪か?
- 実験中または実験直後の判断
- 解析の心得
- グラフによる全体像把握
- 表示桁数を決めるポイント
- 100回測定しないとわからないような有意差は本当に有意差か?
- 相関と因果
- Microsoft Excel活用のポイント
- グラフ
- データベース
- オートフィルタ