製造現場では日々膨大な量のデータが生み出されており、これらデータの利活用が企業の成長や競争力を左右する時代になっています。従来、日本の製造現場では熟練者の経験や勘、知識に基づいて高度な品質管理や設備保全が行われてきましたが、これからの「データ社会」では、いかに膨大なビッグデータを活用して、更なる品質向上や製造の効率化、技術継承を図れるかが大きな課題となっています。
本セミナーでは、主に製造現場における品質管理にフォーカスし、Excel/Pythonを用いたデータ分析により、いかに品質不良の影響因子を絞り込んで品質向上に結びつけるか、事例演習も交えながら実践的に学びます。分析手法の基本的な知識から、Excel/Pythonの基本的な操作方法、分析の考え方、製造現場特有のポイントなどについて、なるべく数式を用いずに初学者向けにわかりやすく説明します。
- イントロダクション
- 製造業における統計解析:統計的工程管理 と QCストーリー
- 従来の統計的手法とビッグデータ分析による品質管理の違い
- 製造業におけるビッグデータ分析の適用範囲
- 製造業におけるビッグデータ分析事例
- 組み立て製造とプロセス製造の違い
- 統計学の基礎
- 記述統計学と推測統計学
- データの特徴の捉え方
- 記述統計量/変数の尺度
- 正規分布/工程能力指数 (Cp)
- 相関係数/相関と因果の違い
- 可視化による工程・品質の傾向把握 (Excel/Python演習)
- ヒストグラムによる品質指標のばらつき確認
- 散布図/散布図行列による連動因子の確認
- 箱ひげ図による各因子の傾向確認
- 時系列での不良傾向確認
- パレート図
- 工程管理図
- 数値化による工程・品質の傾向把握 (Excel/Python演習)
- 要約統計量 (代表値/ばらつき指標/順序統計量)
- 相関 (相関係数/相関行列/偏相関係数)
- 工程能力指数 (Cp)
- 分析モデルの構築による製造品質不良の要因分析
- 代表的な分析手法の概要と手法の選び方
- 線形回帰による不良予測と影響因子の絞込み (Excel演習)
- ロジスティック回帰による良品/不良品の判別 (Python演習)
- 決定木分析による良品/不良品の判別
- モデルの評価指標:Precision (適合率) とRecall (再現率)
- 精度向上に向けたモデルチューニングの考え方
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- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
アーカイブ配信セミナー
- 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
- 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
- 視聴期間は2025年4月1日〜15日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。