製造業でやさしく役立つ数理的問題解決法10選【1～3回全編】

製造業の課題解決に現場データを十分に生かすには？効率的な実験とその解析を行うには？エクセル主体で簡単に解析できるツールを実用例で解説！

【第1回】理想的開発プロセスとリアルタイムな問題解決手法Q７+α【第2回】要因が多い時には多変量解析で迅速な解決を！【第3回】データがないときの実験には品質工学をもっと使おう

このページは『製造業でやさしく役立つ数理的問題解決法10選』を、第1回～第3回の全編一括で受講される方のお申し込みページです。各回ごとの受講を希望される方は、それぞれのページからお申込みください。

Ⅰ．理想的開発プロセスとリアルタイムな問題解決手法Q７+αⅡ．要因が多いときには多変量解析で迅速な解決を！Ⅲ．データがないときの実験には品質工学をもっと使おう

セミナー講師

村島 繁延　氏

資格・著書等　技術士（経営工学部門：数理・情報、総合技術監理部門：経営工学）　QC検定1級　半導体製造の技術開発（日本規格協会）　第10章、　ISSM（半導体生産技術国際シンポジューム）にて2006～2010年に4件

専門分野　経営工学、品質工学、信頼性工学、品質管理、統計的手法によるデータ解析

略歴１９７７年　名古屋大学工学部卒業後半導体製造会社に入社。パワートランジスタ、化合物半導体の開発、設計、生産技術などに従事。この間並行して、品質工学、多変量解析、統計的手法による品質改善を社内外にて多数指導。2011年退社し、村島技術士事務所を設立、データ解析による品質向上やコスト低減、生産性向上に関する企業コンサルティング開始、現在に至る。

セミナー受講料

44,550円（税込）

※ものづくりイノベーター認定者は、ランクに応じて当社主催セミナー受講料の割引が可能です。お申込み前に、お問合せフォームよりランクをご申告ください。後程、割引用のクーポンをお送りいたします。※その他クーポンとの併用不可、ご注文後の割引適用は出来ません。

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4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。
• 受講者はセミナーの内容に限り、受講後メールでの質問が可能です。

セミナー趣旨

　製造業においては、日常さまざまな問題（品質問題や生産阻害問題、安全問題）が発生します。源流段階にて未然防止しておくべきことが理想で、本質ですが、かといって、発生している問題を短期間に効率よく解決できないと企業活動が立ちいかなくなるといっても過言ではありません。現実論だともいえます。

　Fact control、データベースによる企業活動が謳われて久しいですが、未だに現場データが十分生かされているとは言えない状況を経験されて、歯がゆい思いをされている方が多いのが実情ではないでしょうか。又、効率的な実験やその解析方法が今一つ分からないという声もあります。

　ここでは、これらの疑問、要望にこたえるため、主に、エクセル主体で簡単に解析できるツールを実用例によって平易に解説いたします。品質問題解決だけでなく、生産性向上や安全、環境問題の解決にまで幅広く、かつ、分かり易い解説を行います。

受講対象・レベル

• 大小問わず、製造業に従事している人。
• 設計開発、生産技術、製造工程改善、品質管理全般を自社内で実施している企業の経営者もしくは技術/品質担当役員、部門長、技術・品質管理担当者、改善活動指導者。

セミナープログラム

【第１回】理想的開発プロセスとリアルタイムな問題解決手法Q７+α

　【収録時間：103分】

　1. 理想的開発プロセスとリアルタイム品質問題 　　1.1. 予防コストと失敗コスト　　1.2. 従来QC手法における数値解析法周辺　　1.3. 信頼性工学の歴史　　1.4. 品質工学の背景　　1.5. 果たして、完全予防は可能か？　2. 理想の開発プロセス　　2.1. 品質工学はなぜ受けたか？　　2.2. コストと品質はバランスでなく、両立させることが大事？　　2.3. 開発手法だけにしておくのは勿体ない品質工学　　2.4. QFD、FMEAをプロセス開発に生かす　3. そうはいっても発生した問題解決を迅速に！ 現場的に！　　3.1. まずは、QC7つ道具からの数理的手法と概要　　　　①ヒストグラム　②パレート図　③散布図（回帰）　④管理図　　3.2. 意外とかけない正しいヒストグラム―間違えると誤判断に―　　3.3. パレート図は現象名でなく要因名で　　3.4. 散布図からの回帰、相関係数の落とし穴　　3.5. 管理図の管理限界は全データの3σとは一致しない　　3.6. 演習：散布図　「温度と製品寸法、狙いの寸法への温度調節は？」　　3.7. Q7よりやや高度だけど役に立つ手法「⑤χ二乗検定」　　　　装置号機、作業者、材料ロット、条件変更前後、条件毎、はては作業の曜日、　　　　男女差、年齢差、熟練者と初心者等々による差はあるのか、　　　　もしあればそこをきっかけに改善が進みます。　　3.8.  演習：χ二乗検定　「装置号機による差があるかどうか？」

【第２回】要因が多い時には多変量解析で迅速な解決を！

　【収録時間：169分】

　1. AIと多要因と多変量解析

　2. 製造品質や生産性問題解決のための数理的手法として　　　⑥重回帰分析　⑦T法（品質工学）　⑧判別分析　3. 多くの原因系と結果系（特性）の関連性によって不具合解決へ　　　重回帰分析の簡単な実行と、重要な注意点（落とし穴）　4. 非常に少ないデータで予測したい。それによって歩留まりを上げたい。　　　T法は、少数データでも再現性も含めて予測にぴったり　5. 不良と良品の判別はどの要因が効いているのか知りたい。　　　判別分析の簡単なやりかたと使い方　6. 演習：判別分析　「良品、不良品を決める原因の発見」

【第３回】データがないときの実験には品質工学をもっと使おう

　【収録時間：172分】

　1. 必ずしもデータがあるとは限らないのが現実⇒実験へ　2. どういう実験が必要か？交互作用をどう考えるか？　　　交互作用への誤解：「組合効果のことである。」は×　3. オメガ変換の重要性「不良率２％を１％には、半減か？　１％減か？」　　　⑨オメガ変換の使い方、基本と応用　4. タグチメソッドを使う：開発設計段階だけで使うのは勿体ない手法　　　⑩タグチメソッド、とくにパラメータ設計の現場改善への応用　　　タグチメソッドを言葉で理解すると失敗のもと　　　例）「望小特性とは小さいことが望ましい特性である」　　　　⇒×　不良率は望小特性ではない　　　例）「強度を上げたいので、望大特性で解析する」　　　　⇒×　望大特性は無限大を理想としているので、限界値のある強度には使えない、　　　　　　又、望大特性はばらつきの効果を無視した結果になりやすい　これらの落とし穴を分かり易く解説します