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品質工学のセミナー・研修・出版物

プラスチック/ゴムの劣化・破壊メカニズムとその事例および寿命予測法

2024年3月26日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムの基礎および学習データ最小化と開発の自動化・仮想検査・未知の異常検知

2024年2月7日(水) 9時00分2024年2月9日(金) 23時59分
オンライン 開催

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。

ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムの基礎および学習データ最小化と開発の自動化・仮想検査・未知の異常検知

2024年1月30日(火) 10時00分16時30分
オンライン 開催

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。

機械学習 (MTシステム) を用いた予知保全・異常検査・製品検査

2024年1月22日(月) 13時00分16時00分
オンライン 開催

MTシステムはディープラーニングと異なり、結果が明示性を持ち、異常原因診断も高速に実行するため、生産設備の予知保全や検査問題など特にものづくり分野で利用が広がっています。
本セミナーでは、異常時の原因診断が可能な“ホワイトボックス型AI”として活用されるMTシステムについて、基礎から具体的な活用方法まで丁寧に解説いたします。
時系列データや振動波形の扱い方、画像データの扱い方なども併せて学んでいただけます。

利益損失を防ぐ、自社と顧客の経済的リスクを根拠にした「安全係数と検査基準・規格値」決定法 (損失関数の基礎と応用)

2023年12月27日(水) 10時00分2023年12月29日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、安全係数 (安全率) ・規格値 (閾値、公差、許容差) の合理的な決定方法を求めている方、市場クレームが減らないという課題をお持ちの方、かけたコストに見合った生産品質改善が得られているかを明確にしたい方々に、経済性を根拠に合理的に安全係数 (安全率) 、規格値 (閾値、公差、許容差) を決定する方法である「損失関数 (JIS Z 8403)」について、詳細に解説いたします。
加えて、事例演習を行い、実践的な安全係数と規格値 (閾値、公差、許容差) の計算方法を身に付けていただきます。

利益損失を防ぐ、自社と顧客の経済的リスクを根拠にした「安全係数と検査基準・規格値」決定法 (損失関数の基礎と応用)

2023年12月19日(火) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、安全係数 (安全率) ・規格値 (閾値、公差、許容差) の合理的な決定方法を求めている方、市場クレームが減らないという課題をお持ちの方、かけたコストに見合った生産品質改善が得られているかを明確にしたい方々に、経済性を根拠に合理的に安全係数 (安全率) 、規格値 (閾値、公差、許容差) を決定する方法である「損失関数 (JIS Z 8403)」について、詳細に解説いたします。
加えて、事例演習を行い、実践的な安全係数と規格値 (閾値、公差、許容差) の計算方法を身に付けていただきます。

開発成果の質と開発効率を向上させる「統計的組合せ最適化:実験計画法」と「Excel上で構築可能な人工知能を使用する汎用的インフォマティクス:非線形実験計画法」実践入門

2023年11月22日(水) 10時00分2023年11月24日(金) 16時30分
オンライン 開催

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。

開発成果の質と開発効率を向上させる「統計的組合せ最適化:実験計画法」と「Excel上で構築可能な人工知能を使用する汎用的インフォマティクス:非線形実験計画法」実践入門

2023年11月14日(火) 10時00分16時30分
オンライン 開催

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。

MTシステムの基礎・導入手順とそのポイント

2023年11月8日(水) 13時00分16時00分
オンライン 開催

MTシステムはディープラーニングと異なり、結果が明示性を持ち、異常原因診断も高速に実行するため、生産設備の予知保全や検査問題など特にものづくり分野で利用が広がっています。
本セミナーでは、異常時の原因診断が可能な“ホワイトボックス型AI”として活用されるMTシステムについて、基礎から具体的な活用方法まで丁寧に解説いたします。
時系列データや振動波形の扱い方、画像データの扱い方なども併せて学んでいただけます。

なぜなぜ分析の実践法と問題発見・解決手法

2023年9月14日(木) 10時00分16時00分
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本セミナーでは、なぜなぜ分析の基本的な考えとなぜなぜ分析をするときに間違えやすい“べからず”10項目の演習を行います。根本原因は8つの会社の仕事の仕組みの中にあります。
また、不良発生時の処置、真の原因だけでなく、組織の仕事のやり方やしくみの悪さ (8つの根本原因) を追求し、対策することにより再発防止する手順を習得することができます。
開発設計、生産技術、生産工程、検査、出荷と出荷後のクレームとなった製品に対する実際にあり得る問題を演習問題を演習いたします。

利益損失を防ぐ、自社と顧客の経済的リスクを根拠にした「安全係数と検査基準・規格値」決定法

2023年7月6日(木) 10時30分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、安全係数 (安全率) ・規格値 (閾値、公差、許容差) の合理的な決定方法を求めている方、市場クレームが減らないという課題をお持ちの方、かけたコストに見合った生産品質改善が得られているかを明確にしたい方々に、経済性を根拠に合理的に安全係数 (安全率) 、規格値 (閾値、公差、許容差) を決定する方法である「損失関数 (JIS Z 8403)」について、詳細に解説いたします。
加えて、事例演習を行い、実践的な安全係数と規格値 (閾値、公差、許容差) の計算方法を身に付けていただきます。

実習を通じて学ぶ品質工学の基礎と応用

2023年4月27日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、実験計画法、品質工学 (静特性・動特性・MT法) の基礎から応用までを実習を交えて解説いたします。

ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムにおける「人工知能」の基礎および学習データ最小化ノウハウと開発の自動化・仮想検査・未知の異常検知

2023年3月13日(月) 10時00分2023年3月17日(金) 16時30分
オンライン 開催

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。

ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムにおける「人工知能」の基礎および学習データ最小化ノウハウと開発の自動化・仮想検査・未知の異常検知

2023年3月7日(火) 10時00分16時30分
オンライン 開催

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。

製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・多変量解析 実践入門

2023年2月24日(金) 10時00分2023年3月1日(水) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、製造業の実務で使う各種データ分析の実践的な方法を中心に講義いたします。また、具体的な事例を通してデータ分析の基礎と手順を解説いたします。
そして、統計解析パッケージソフトウェアを使って、実際にデータ分析の演習を行います。

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