すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。

1日目 基礎編: データ分析に必要な基礎知識の習得と実験計画に必要な既存データの活用方法

1. はじめに
2. 基礎的なデータの分析の方法
3. ヒストグラムの作成と基本統計量の計算 (平均、メジアン、モード、標準偏差、尖度、歪度)
   • 平均、中央値と標準偏差から解ること (平均と工程能力だけでは誤った判断をしてしまう)
   • Excel演習: ヒストグラム、基本統計量
4. 検定・推定 (ばらつきに違いがあるかどうかのF検定と平均値の差があるかどうかのt検定)
   • 採用したい仕様が同じ二社の部品から一社の部品を選びたい、または工程に改良を加えたときの改良品の改善したい特性値の比較のために、改良品のばらつきが改善されたかどうかと平均値が変わったかどうかの効果の確認
   • Excel演習: F検定、t検定
5. 一元配置実験 (1つの因子の異なる水準で実験し水準の大小の効果を調べる。)
   • 設計、または工程で重要な特性値に対する1因子の水準の影響調査
   • Excel演習: 分散分析 (一元配置)
6. 単回帰分析 (二つのものが密接にかかわりあい、一方が変化すれば他方も変化する関係)
   • 2つの変数xとyの間に直線的な関連性があるかどうかを調べる方法について
7. 重回帰分析
   • 多数の変数の関係について、因果関係を一つのモデル式であてはめる方法について
   • Excel演習: 回帰分析 (多変数の分析)
• 質疑応答

2日目 実践編: 商品開発のための実験計画

1. 開発に必要な手法と品質工学の関係は
   1. ばらつきを小さくするとコストは下がる
   2. 品質工学の体系
   3. 品質工学の分類
   4. パラメータ設計とは
   5. 機能とは
   6. 理想機能とは
2. 商品開発のためのパラメータ設計
   1. 静特性の種類 (静特性とSN比・感度の求めかた一般式)
      • 演習:静特性のSN比・感度の求めかた (望目特性)
      • 演習:静特性のSN比の求めかた (望小特性)
   2. 静特性の実験方法
   3. 静特性の場合の調合誤差因子
   4. パラメータ設計 (静特性) の手順
      • 演習:望目特性 金フラッシュの最適設計
• 質疑応答