製造業における実験・測定の取り組み方とデータの解析・解釈の仕方

製造業での研究開発,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,これらの問題を解決するために,実験・解析を行うことになります。 　本講では,どのような心構えで実験に取り組めばよいか,どのような考え方で実験結果を解析・解釈すればよいか,初心者がなかなか気づかないポイントについて解説します。

1. 問題解決プロセス
   1. 問題の再定義の必要性
   2. 問題の再定義のポイント
   3. 原因推定と仮説構築
2. 測定結果の信頼性に関する概念
   1. ばらつき～繰返し性と再現性
   2. 真値,測定結果,誤差
   3. ばらつきとかたより
   4. 基本的な統計解析
3. 標本数・測定回数と信頼性
   1. データの分布とはなにか?
   2. 生データの分布と平均の分布
   3. 平均の信頼性とばらつきの信頼性
   4. 何回測定すればよいか?
   5. 測定回数が増えると無意味な有意差が出る
   6. 測定機器を校正してもばらつきは減らない
4. 実験の3原則
   1. 実験の反復
   2. 実験の局所管理
   3. 実験の無作為化 (ランダム化)
5. 実験前の心得
   1. どんな数字に着目するか?
   2. 予備実験の重要性
6. 実験中の心得
   1. 実験担当者としての心構え
   2. ばらつくデータは悪か?
   3. 実験中または実験直後の判断
7. 解析の心得
   1. グラフによる全体像把握
   2. 表示桁数を決めるポイント
   3. 統計的有意差があっても技術的には有意差はないかも
   4. 相関と因果
   5. 昨日の標準偏差と今日の標準偏差を平均してよいか?

• 質疑応答・名刺交換