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本セミナーでは、トラブルの無い安定した商品の働きを実現するためのパラメータ設計の立案、ばらつき要因の抽出方法と割り付け方法、適切な設計条件・ばらつき条件・の直交表への割り付け、トラブルを起こさない最適条件の決定方法について、実践的に分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、フィッシャーの実験計画法からタグチメソッドまで、事例を通して解説いたします。
解析ではExcelを用いて変動の分解から要因配置図までを作成いたします。

本セミナーでは、フィッシャーの実験計画法からタグチメソッドまで、事例を通して解説いたします。
解析ではExcelを用いて変動の分解から要因配置図までを作成いたします。

本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。

本セミナーでは、品質工学で失敗するパターン、結果が出ないパターンについて事例を交えて紹介し、その未然防止策・対処法について企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説いたします。

本セミナーでは、品質工学の中心的な部分であるパラメータ設計の考え方と手順を説明の中心に、失敗しないためのポイントについて、演習問題や成功事例も交えながら、わかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、タグチメソッドの基本である「非線形計画」について解説いたします。
動特性のSN比と考え方を理解し、信号と誤差の交互作用に着目します。
更に「許容差設計」において、線形回帰だけでなく、高次の成分に分解するために「チェビシェフの直交多項式」を活用します。

本セミナーでは、高級フィルムカメラの裏蓋の破壊事例をはじめ、具体的な事例を中心に高分子材料の劣化や破壊について基礎から説明いたします。
また、問題解決手法として無償公開しているソフトウェアを用いたワイブル統計解析やデータマイニングの手法も解説いたします。

本セミナーでは、タグチメソッドで推奨される動特性のSN 比を用いたL18 実験モデルをPythonを利用してプログラミングし、要因効果図の作成までを目標といたします。

本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。
その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング (ニューラルネットワークモデル=超回帰式) を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。