Excel・Pythonで学ぶ製造業向けデータ解析と実務への応用～PC演習付き～

セミナー趣旨

　製造現場では日々膨大な量のデータが生み出されており、これらデータの利活用が企業の成長や競争力を左右する時代になっています。従来、日本の製造現場では熟練者の経験や勘、知識に基づいて高度な品質管理や設備保全が行われてきましたが、これからの「データ社会」では、いかに膨大なビッグデータを活用して、更なる品質向上や製造の効率化、技術継承を図れるかが大きな課題となっています。
　本セミナーでは、主に製造現場における品質管理にフォーカスし、Excel/Pythonを用いたデータ分析により、いかに品質不良の影響因子を絞り込んで品質向上に結びつけるか、事例演習も交えながら実践的に学びます。分析手法の基本的な知識から、Excel/Pythonの基本的な操作方法、分析の考え方、製造現場特有のポイントなどについて、なるべく数式を用いずに初学者向けにわかりやすく説明します。

受講対象・レベル

・製造業務や品質管理にたずさわって2〜3年の若手技術者や新人の方
・製造業務や品質管理にたずさわる中堅の技術者で、これから分析やPythonプログラミングに取り組んでみたい方

必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。

習得できる知識

・統計学の基本的な知識を習得できる
・可視化の基本的な考え方とExcel/Pythonでの実行方法を習得できる
・データを活用した製造品質分析の基本的な考え方とExcel/Pythonでの実行方法を習得できる

セミナープログラム

1． イントロダクション
　1-1 製造業における統計解析：統計的工程管理とQCストーリー
　1-2 従来の統計的手法とビッグデータ分析による品質管理の違い
　1-3 製造業におけるビッグデータ分析の適用範囲
　1-4 製造業におけるビッグデータ分析事例
　1-5 組み立て製造とプロセス製造の違い

2． 統計学の基礎と記述統計量による工程・品質の傾向把握（Excel演習）
　2-1 記述統計学と推測統計学
　2-2 データの特徴の捉え方
　2-3 記述統計量／変数の尺度
　2-4 正規分布／工程能力指数（Cp）
　2-5 相関係数／相関と因果の違い

3. 可視化による工程・品質の傾向把握（Excel演習）
　3-1 ヒストグラムによる品質指標のばらつき確認
　3-2 散布図／散布図行列による連動因子の確認
　3-3 箱ひげ図による各因子の傾向確認
　3-4 時系列での不良傾向確認
　3-5 パレート図
　3-6 工程管理図

4. 分析モデルの構築による製造品質不良の要因分析（Excel/Python演習）
　4-1 代表的な分析手法の概要と手法の選び方
　4-2 線形回帰による不良予測と影響因子の絞込み（Excel演習）
　4-3 決定木分析による良品／不良品の判別（Python演習）
　4-4 モデルの評価指標：Precision（適合率）とRecall（再現率）
　4-5 精度向上に向けたモデルチューニングの考え方

キーワード：
Excel,Python,統計解析,データ分析,品質改善,セミナー,研修,講演

セミナー講師

東京理科大学経営学部ビジネスエコノミクス学科　准教授　博士（科学）　野口 怜　氏

【略歴】
民間企業において、製造業をはじめとした実践的なデータマイニングや分析コンサルティングを実施。群馬大学、明治大学を歴任し、現在、東京理科大学にてデータサイエンスの教育、研究に従事。

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
■ 会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
　★1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
　★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。

※LIVE配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合
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