技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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実験の際、取り上げた要因とばらつきの大きさを比較し、要因は有効か、また最適値はどのくらいかを分析する方法を学びます。(分散分析の考え方)。
さらに、1因子および2因子の要因配置実験(総当たり実験)の分析方法も習得できます。
3因子の要因配置実験の分析方法、そして、実験回数を少なくして多くの要因を取り上げられる直交表の仕組みと活用方法を習得できます。
取り上げた要因を2水準で実験する「2水準系直交表実験」の分析方法、および取り上げた要因を3水準で実験する「3水準系直交表実験」の分析方法を習得できます。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/1/14 | 研究・実験データの収集、一元化とプラットフォーム構築 | オンライン | |
| 2026/1/15 | Pythonを用いた実験計画法とその最適化 | オンライン | |
| 2026/1/19 | 実験の実務 : 実験を効率化して確実に成果を生む実験ノート (記録) の書き方 | オンライン | |
| 2026/1/26 | Pythonを用いた実験計画法とその最適化 | オンライン | |
| 2026/1/30 | 技術者・研究者のための実験計画法入門 | オンライン | |
| 2026/1/30 | 量産に耐えうる最適設計仕様を導く非線形ロバスト最適化 / 非線形ロバストデザイン | オンライン | |
| 2026/2/4 | 実験の実務 : 効率的、確実に目的を達成できる実験内容の考え方 | オンライン | |
| 2026/2/9 | 実験計画法のためのデータ解析・ベイズ最適化の基礎と材料・プロセス・装置設計への適用・最新事例 | オンライン | |
| 2026/2/17 | 実験計画法 入門講座 | オンライン | |
| 2026/2/20 | 実験の実務 : 実験結果の解析と解釈 | オンライン |