QbDの理解に必要な統計手法をまとめたコース — 「統計的品質管理を極める」Eコース2022 ―【オンデマンド配信】

—「統計的品質管理を極める」Eコース―

【受講者限定】 実習用Excelデータを配布します

本セミナーは、「統計的品質管理を極める」コース2022のEコースになります
※Eコースのみの受講も可能です。

日程

2023年3月30日(木)  まで申込受付中
視聴時間:約5時間
※主催者でお申込み受付後、10営業日ご視聴いただけます。

セミナー趣旨

 Quality by Designは、モノづくりの世界では別の名前で半世紀も前から存在していました。実験計画法と呼ばれる分野、後の品質工学です。ですので、QbDを理解するには実験計画法と多変量解析がどうしても必要になってしまいます。このコースは統計の基礎(入門レベルと初級レベル)を理解していることを前提として、実験計画法と多変量解析を一から学んでいきます。また、どこかの段階で必ず誤差の階層構造を解き明かす必要性も出てきますので、誤差の階層構造をミエル化する「枝分かれ分散分析」も解説します。さらに、因果関係を厳密に議論する場面にも遭遇するでしょう。ですので、回帰分析を行った際の当てはまりの良さの評価方法にも言及します。大袈裟なようですが、全ての事象をデータサイエンス的に取り扱う総合力の向上を目指しています。
したがって、コース名はQbDと銘打っていますが、GMP/GQP分野の仕事や分析法バリデーションを深掘りしたい方のニーズにもお応えできる内容になっています。今まで点在化していた知識を自分の中で体系化するにも大いに役立つでしょう。
実務への高度な応用として、さくら(開花)錠モックの拾い読みをして総仕上げとします。

「統計的品質管理を極める」コースとは:
統計的品質管理を体系的に学べるコースです。従来の分野別の学習もでき、かつ必要に応じ勉強の範囲を柔軟に広げられるよう下記に示したコース/パターンを作成しました。これにより、一人一人の学習ニーズに応じて受講することが可能になりました。以下に、各コースで何が学べるかの紹介を致します。全てのコースでExcelを用いた演習を用意しており、組み込んだ関数を読み解いていけば、さらに深堀りもできるようになっています。
担当業務・レベルにあわせ、下記パターンを参考に各コースをお申込みください。
【Aコース:入門】≫科学技術者としての基礎力を身につけるコース
【Bコース:初級】≫GMP/GQP分野で仕事をするのに役立つ知識を身につけるコース
【Cコース:初級】≫分析法バリデーションへの応用に特化したコース
【Dコース:中級】≫サンプリング試験の全体像を把握し、適切に設計、運用するためのコース
【Eコース:上級】≫QbDの理解に必要な統計手法をまとめたコース

パターン1【科学技術者のための統計入門(はじめの一歩)】
→【A】コースを選択受講
GMP, GQP, 研究開発の各分野の実務担当者向け/部下の仕事を適切に評価するためにも有用
…上記コースをページよりお申込みください。

パターン2【GMP/GQPのための統計的品質管理入門】
→【A】【B】コースを選択受講
GMP, GQP, 研究開発の各分野の実務リーダー向け
…上記2コースをそれぞれのページよりお申込みください。

パターン3【分析法バリデーションへの応用】
→【A】【C】【E】コースを選択受講
分析法バリデーションの実務担当者、実務リーダー、専門家を目指す方向け
…上記3コースをそれぞれのページよりお申込みください。

パターン4【サンプリング試験を極める・JIS Z9002/9003/9015詳解】
→【A】【D】コースを選択受講
品質保証・品質管理の実務担当者、実務リーダー向け
…上記2コースをそれぞれのページよりお申込みください。

パターン5【Quality by Designへの応用】
→【A】【B】【E】コースを選択受講
研究開発部門などでデザインスペースを研究する方、製造現場で問題解決や改善を合理的に進めたい方等向け
…上記3コースをそれぞれのページよりお申込みください。

パターン6【統計的品質管理を極める】
【A】【B】【C】【D】【E】全コースを受講
組織内でデータサイエンスの指導的立場を目指す方向け
…全コース受講ページよりお申込みください。

セミナープログラム

■Excel実習について■ (必須ではございません)
本コースの講演中にExcel実習を行う箇所がございます。
参加される際に、配布Excelをもとに実施していただくと理解度が深まります。なお、演習は講師のデモも同時進行で行いますので、実施しなくても支障ありません。
Excel実習を実施する際は、Excelアドイン「分析ツール」を組み込んでください。
  • 一元配置デザインとは(因子と水準)
    • 統計ソフト(Excel)の出力を読みこなす
    • 統計ソフトは何を計算しているのか(ブラックボックスからの脱出)
    • 水準平均、水準間の差の計算方法
  • 二元配置デザインとは
    • バランスさせたことのメリット
    • 交互作用とは
    • 交絡とは
    • 最適条件とその信頼区間の求め方
  • 制御因子が多数の場合(直交配列表の活用)
    • 直交配列表のメリットと限界
    • 解析方法
  • 乱塊法と分割法の必要性
  • 繰り返しのある回帰分析
    • 当てはまりの良し悪しを判別するLack of Fitとは
    • Lack of FitはExcelでも求めることができる!
    • 統計ソフトの出力を読みこなす
  • 重回帰分析
    • 解析前の下準備と前解析
    • 統計ソフト(Excel)の出力を読みこなす
    • 変数選択の意義
    • 当てはまりの良さを評価する
  • 誤差の階層構造を解きほぐす「枝分かれ分散分析」
    • 管理図を使って誤差の動きをミエル化する
    • 統計ソフトは何を計算しているのか(ブラックボックスからの脱出)
    • 統計ソフトの出力を読みこなす
  • 特論
    • さくら(開花)錠モックから拾い読み解説

セミナー講師

スタット・イメージング・ラボ 代表 福田 晃久 氏

[主な研究・業務]
・物理化学 ・統計的品質管理 ・医薬品の品質管理、品質保証(特にGMP分野)

セミナー受講料

オンライン受講価格:39,600円

<セミナー主催者のメルマガ登録をされる場合>
特別割引価格:
1名:37,620円
2名:55,000円(1名分無料:1名あたり27,500円)
3名以上のお申込みの場合、1名につき27,500円で追加受講できます。

※オンライン受講価格は、Live/アーカイブ/オンデマンドの受講を1名様でお申込みいただいた場合の価格です。複数お申込みでは適用されません。

※複数割引はお申込者全員のメルマガ登録が必須です。同一法人内(グループ会社でも可)によるお申込みのみ適用いたします。
※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。

※セミナーの視聴・資料のダウンロードのため、セミナー主催者の会員登録が必須となります。お申込みと同時に会員登録をさせていただきます。

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受講について

オンデマンド配信の受講方法・視聴環境確認

  • 録画セミナーの動画をお手元の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。
  • 申込み後すぐに視聴可能です。S&T会員マイページ(無料)にログインいただき、ご視聴ください。
  • 視聴期間は申込日より営業日で14日間です。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。
  • セミナーに関する質問に限り、後日に講師にメールで質問可能です。
    (テキストに講師の連絡先が掲載されている場合のみ)
  • 以下の視聴環境および視聴テストを事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
    セキュリティの設定や、動作環境によってはご視聴いただけない場合がございます。
    ≫ 視聴テスト【ストリーミング(HLS)を確認】  ≫ 視聴環境

配布資料

  • 製本テキスト
    ※セミナー資料はお申込み時のご住所へ発送させていただきます。
    ※申込み日から営業日3日までに発送いたします。

特典

  • 【受講者限定】各コースで実習用Excelデータを配布します
    ※本Excelデータはあくまでも演習用です。
    ※受講後も本Excelデータを用いて統計処理の演習計算が行えます。

申込締日:2023/03/30

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時

オンデマンド

受講料

39,600円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込 または、当日現金でのお支払い

開催場所

全国

主催者

キーワード

実験計画法一般   直交表   回帰分析

申込締日:2023/03/30

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時

オンデマンド

受講料

39,600円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込 または、当日現金でのお支払い

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全国

主催者

キーワード

実験計画法一般   直交表   回帰分析

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