最先端の人工知能の原点が、実は日本の品質管理にある
温故知新 -日本トップの統計家が全ての製造業関係者に贈る「品質管理の基本」とは

セミナー講師

椿 広計 氏  統計数理研究所 所長

1982年東京大学計数工学修士課程修了後、東京大学計数工学科助手、慶應義塾大学理工学部講師、筑波大学経営システム科学専攻助教授・教授、同専攻長、統計数理研究所リスク解析戦略研究センター長、統計数理研究所副所長、(独)統計センター理事長を経て現職。
応用統計学会長、統計関連学会連合理事長、日本品質管理学会長、ISO/TC69「統計的方法の適用」/SC8「製品・技術開発加速のための統計的方法」議長、総務省統計審議会農林水産統計部会長。内閣府統計委員会匿名データ部会長などを歴任。
品質管理分野では、統計的方法、マネジメントシステムの国際標準化(ISO TC69統計的方法の応用に所属、SC8技術開発促進のための統計関連技法国際委員会委員長、2008年に経済産業大臣表彰標準化功労受賞。

セミナー受講料

1名様 11,000円(税込)

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受講について

【このセミナーはオンデマンドセミナーです】
ネット環境さえあれば、お好きな場所、お好きな時間に受講できます!

  • 視聴期間は受講開始日より2週間です。
  • タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
  • セミナー資料はPDFで配布いたします。

セミナー趣旨

ものづくりにおいて「品質」が重要であることは疑いようがありませんが、果たして品質および品質管理とは何であり、なぜ/どれだけ重要なのか、そしてどのように取り組むべきなのかについて、正面から向き合う機会は少ないものです。
今回はこれら品質に関する命題に、日本品質管理学会第40代会長、品質工学会第7代会長が、専門分野である統計学者としての立場から議論、解説します。

話題は戦後のシューハートから最新の人工知能応用まで広く、またプログラムに組み込まれた3つの演習に取り組むことで「品質管理」という概念を深く考え、今の業務への新規な気づきが必ず得られると確信します。

受講対象・レベル

  • 品質管理、品質保証、品質マネジメントシステムの担当者/管理職
  • 製造業で企画品質、設計品質、製造品質、市場品質にかかわる全ての方

必要な予備知識

特になし

習得できる知識

  • 品質、品質管理の定義、基本
  • 品質マネジメントの歴史
  • 品質関連業務への正しい向き合い方
  • 品質問題の未然防止、解決方法
  • 品質問題への統計学適用例

セミナープログラム

0.自己紹介

  1. 質・品質とは何か?
    1. 顧客(関係者)とは誰か?
    2. 様々な顧客要求とは何か?
         品質の良し悪しに関わる最重要概念
    3. 目標としての顧客満足と品質の差は何か?
         サービス・マーケティングの通説
    4. 品質要素の分類(Kano Model)
    5. 品質の難しさとは?
         要求品質の2分類
      ・演習1
  2. 品質のマネジメントとは
    1. マネジメントとは?
    2. 品質マネジメントとは?
         品質マネジメントは人間的?
         コストマネジメントは
    3. 品質マネジメントの基本原理
    4. 品質マネジメントの対象は?
    5. 科学的マネジメントプロセスとは?
         PDCAサイクルは日本初
  3. 問題解決と課題達成
    1. アクションとは何か?
         改善・改革活動のソリューション実装
    2. ソリューションの対象は何か?
         解決すべき問題と達成すべき課題
    3. ソリューションの標準シナリオとは?
         問題解決型QCストーリーの見える化:サマリーシートの効用
    4. 日常管理と改善の二重ループプロセス
         デミング・石川のマネジメント・プロセスモデル+支援技法
         日常管理と改善行動の合体
    5. ISOの品質保証とは何か?
      ・演習2
  4. 管理技術の問題解決シナリオへの適正配置
    1. 継承すべき統計的品質管理の基本
         改善の標準シナリオに埋め込む管理技術
         Step1:価値の選択、問題発見
         Step2:顧客要求の技術への変換
         Step3:最適化
         Step4:価値の実装と注入
    2. 問題発見のための統計的方法とは?
         分布の裾野が重要
         時間的異常検知による問題発見
         シューハートのプロセス管理:異常検知の源泉
    3. 要因分析のための統計的方法
         定性的な要因分析から定量的要因分析へ
         要因分析における日本の貢献
    4. 効果確認のための統計的方法
    5. 高度な手法を利用するとは?
      ・参考:技法機能の分類とは?
    6. 高度な統計的機械学習も要するに回帰予測分析
         予測値を束ねて改善する戦略
         正則化あるいはベイズモデル戦略
         階層性を意識したデータサイエンス教育
  5. 品質管理の文化的側面とは
    1. QCサークル(小集団改善)活動とは
    2. 全員参加の原則とは
    3. 今後の課題
      ・演習3 品質文化再生への問いかけ