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なぜなぜ分析は、なぜを5回くりかえさなければならない? 5回以下だったらだめですか? 5回以上だったら良いのですか?
この質問に答えることができますか?

• 塩を入れすぎて塩辛いカレーを作ってしまった。
• ネジの締め忘れをした不良品を出荷し顧客クレームになった。

上記の二つの事例の再発防止をするために、あなたはどのようなアプローチをしますか?
本セミナーを受講していただければ、なぜなぜのくりかえしの回数の疑問が明確になります。また、再発防止のアプローチの方法と二度と問題を起こすことがない対策方法について学ぶことができます。

本セミナーでは、テーマ探索からフィージビリティ・スタディ、そして設計開発、製造、上市までの一連の開発活動において、成功確率を高める秘訣や、QMSとの関係及びその対応方法など、各フェーズ・各プロセスの実務内容と留意点を具体的に説明いたします。

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。

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、AI技術の基礎知識・応用ノウハウ、製造業で実績があり簡便に使えるノウハウ、Excelのように簡単に使える人工知能構築ツール・アルゴリズム、仮想検査の構築方法、異常検出技術を活用した検査システム、製造業における人工知能を使いこなすノウハウについて、豊富な経験に基づき実践的に分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、タグチメソッドの全体像・考え方、パラメータ設計による最適化の手順、統計計算の基本、成功事例について、事例・演習を交え、実践的に解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の原理、問題点、問題点を補うため人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した非線形実験計画法について、事例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。

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、安全係数と閾値、不良率と工程能力指数と損失関数の関係、実践的な安全係数 (安全率) と規格値 (閾値、公差、許容値) の決定方法について、PC演習を交え、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、イメージがしやすい家電製品を事例に、開発の最初から最後までの流れを解説し、それぞれの段階で実施する品質工学の手順について、具体的なノウハウを交えて、分かりやすく解説いたします。
なお、希望者には、ソフトウェア・検討テンプレート配布いたします。

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、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。