ものづくりに必要な統計学中級講座

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ものづくりの現場では、ばらつきの少ない製品や工程の設計や日常業務の改善が常に求められています。製品や工程のばらつきを減らすには、ばらつきに関係する多くの要因を検討し、最適化するアルゴリズムが必要になります。  本セミナーは、統計学の実験計画法と分散分析法を組み合わせた製品や工程の最適化アルゴリズム、待ち行列を活用した業務効率の最適化アルゴリズム、改善効果の統計的判定についてExcelによる演習や事例を通じて一日で習得いたします。

  1. どんなデータでも分けて解析すれば怖くない
    1. データの活用は分けることから始まる
    2. データを共通要因と個別要因に分解する
    3. 要因の影響度を視覚化する分散分析とは
    4. 一元配置 (一要因) データを分解する
    5. 二元配置 (二要因) データを分解する
      • Excelで分散分析表を作成する
  2. 実験計画法で効率的に最適案を検討する
    1. 多元配置 (三要因以上) データを扱う実験計画法とは
    2. 実験の計画を立案する直交表とは
    3. 直交表の割付に活用する線点図とは
    4. 要因の主効果と交互作用を検討する
    5. 補助表と寄与率を統合し重要要因を算定する
    6. 最適案の再現性を検討する
      • Excelで多元データを解析する
  3. 検定で改善効果を統計的に判断する
    1. 仮説を立て改善効果を検定する
    2. 仮説が正しいかの判定基準を設定する
    3. t検定で母集団の平均値の改善効果を検定する
    4. カイ二乗検定で母集団のばらつき低減効果を検定する
    5. F検定で2つの母集団のばらつきの違いを検定する
      • Excelで仮説を検定する
  4. 正規分布以外のデータ分布とその活用事例
    1. ランダムに到着するトラックの台数を表すポアソン分布
    2. 機械が故障してから次に故障するまでの時間を表す指数分布
    3. ある時間に故障する確率を表すワイブル分布
      • Excelで故障しない確率を計算する
    4. 待ち行列により顧客を待たせない窓口を検討する
    5. 待ち行列による待ち時間のばらつき低減事例

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