【締切】意外と知らない『QCデーター活用テクニック』

セミナー趣旨

　日報、測定、収集して得られた何等かのデータなど、実務における様々な条件下で発生する
身近な連続データから特殊な離散データまで、統計学を用いて事象を科学的に可視化する
基礎的な方法を習得します。 基本課題を中心に手掛け、実際に手を動かして最初から最後までの
データ分析を具体的に習得します。効果的に実習を活用し、ご自身で納得して出来るまで
習得訓練を経験し、自信を付けましょう。帰社後、実務に直ぐ活かし、応用出来ることを目指します。

受講対象・レベル

データを使いこなしてない若手技術者
品質のバラツキに悩む品質担当者
QCツールは知っているがテクニックの無い方

セミナープログラム

1日目　9:30～17:00

• 改善と課題の違いとは？
• 問題解決と課題達成の違いとその進め方
• Top-down、 Bottom-upのご説明
• PDCAサイクルについて
• 意味、使い方、歴史、基本的事項の説明　
• データの活用
• データは統計で問題や現状を可視化出来る事
• 定性的・定量的データの違いとその扱い方
• 該当手法のご紹介
• 基本的な統計手法
• 下記表の活用方法を学習し、データ活用の実習、散布図・符号検定、
  パレート図作成の練習を行います。
• 自社の課題を取り上げたグループ実習
• 上記で学んだ手法（ブレーンストーミング、親和図又は特性要因図どちらか一方）を
  使い実務上の問題を抽出しテーマ選定等を行い、発表に向けてまとめる
• 発表会
• 発表を通じて討議し、アドバイスを行う
  
  
  

  層別	様々なデータを扱う際の基本事項です。 データが持っている特徴を引き出す事が出来ます。
  符号検定	二つの対応がある少ない数のデータの傾向を 知りたい時に扱う際の基本事項です。
  特性要因図	特性‐結果に対する要因‐原因を、工場の基本要素に 従って解析し系統立てて整理し、対策を講じます。
  ブレーンストーミング	テーマに対する新たなアイデアや意見を、 グループによってルールを守って引き出す方法です。
  親和図	ブレーンストーミングで集まったアイデアや意見を 整理する図法です。テーマに対する特徴や親和性を 見える化し、系統立てて手掛けて行く事が出来ます。
  マトリックス図法	項目間の特徴や評価・関連性などを表形式に 集計し意思決定をする方法です。
  PDPC法	問題解決や改善活動等の計画を立てる際に、 不測の事態を予め想定し、万が一発生した時の 対応策を整理する方法です。
  散布図	二つの対応があるある程度まとまった二項目の データの分布状況やその傾向を知る事が出来る方法です。
  データ記録表 （チェックシート）	予め記録項目や点検項目を設定し、書かれた項目を 確認し記録・集計する事が出来る方法です。
  ヒストグラム	ある程度まとまった層別したデータのばらつきや 代表値の分布状況を、階級別に整理し知ることが 出来る方法です。
  パレート図	収集したデータを項目別に分類し、大きさ順に並べて、 テーマに対する優先順位事項や重要である項目を 抽出出来る方法です。

セミナー講師

星山 孝子氏　アイ・イー・テック　代表

　1990年代、日本国内の大学工学部卒業後、家業の精密機械サービス工場に従事し、
国内・海外の製造業界を技術的に支えてきた。専門家に師事を得て工場経営に必要な品質管理、
生産管理を経験・習得する。
　2000年代、ロンドン大学大学院工学部へ留学を経て、外資系自動車部品メーカー、
外資系物流企業に勤務し、Industrial Engineering等に従事。業務改善・効率化に貢献し、
社長賞を受賞。青山学院大学大学院国際マネジメント研究科（MBA）修了後、
2010年、アイ・イー・テックを設立。教育訓練機関他に於いて、若手技術者及び次世代リーダー向けに
工場経営の基本と実践を訓練・教育している。
　東証一部上場・重工業、鋳物、射出成型・金型メーカー他、国内・海外にて
工場経営コンサルティング業に従事。製造・物流業界を支えている。
現在、東京大学大学院先端学際工学博士課程にて企業活動の生産性を研究している。

資格
　JSA品質管理責任者セミナー専修科修了。モダプツ法技能認定習得。
ASR内部監査員修了。JUSE QCサークル指導士資格認定。
会員
　日本インダストリアルエンジニアリング協会。日本オペレーションズ・リサーチ学会。
日本機械学会。日本企画計画学会。
著書
「国際品質保証協会機関紙15、17巻」、「（財）企業活動研究所活動集5～11期」共著。

セミナー受講料

通常価格・34,000円＋税 修了者／紹介者割引価格 30,600円＋税