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本セミナーでは、不良品を作る前の「未然防止」によって工程の安定化を図るために有効な「管理図管理」についての基礎知識、実践的な知識を習得できます。

本セミナーでは、シミュレーションの理論的な背景を理解することで製品設計段階での成形性や品質評価を行う上での注意点を解説いたします。
また、材料のレオロジー特性の意味を理解することでシミュレーション結果の活用方法などを幅広く解説いたします。

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、シミュレーションの理論的な背景を理解することで製品設計段階での成形性や品質評価を行う上での注意点を解説いたします。
また、材料のレオロジー特性の意味を理解することでシミュレーション結果の活用方法などを幅広く解説いたします。

本セミナーでは、統計についての基礎を学び、測定データなどを統計的に扱う上で必須となる「正規分布」、これを利用することで導き出せる「不良率」と「工程能力指数」など、現場で実際に使用される統計手法の基礎を習得できます。

本セミナーでは、性能・品質の差のあるなしを判断する際に有効な「検定」、差の大きさを統計的に推測する「推定」の方法についての知識を習得できます。ここでは、主に「計量値」を使った手法についての知識を習得できます。

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の使いこなしノウハウについて、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、重大事故を避けるための安全係数・規格値の合理的な決定方法、顧客に迷惑をかけず自社の経済性も考慮した安全係数・規格値の決定方法、品質工学の重要概念『損失関数』の基礎知識・応用事例について解説いたします。

本セミナーでは、平均、分散、標準偏差などの信頼性・標本サイズとの関係、母平均の推定・母平均の差の推定などの原理、Excel関数による母平均の推定・母平均の差の推定などを実行、解析結果の正しい解釈について、事例・演習を交えながら、丁寧にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。

本セミナーでは、実験・医療統計学の基礎理論および標準偏差や統計的有意差等、統計の基礎から始めて、「二元配置分散分析」までを解説いたします。
また、実務作業をどう進めるかについて、具体的な方法とノウハウについて、Excelの演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、「QC7つ道具」の知識を身に着けた上で、日々発生する問題に対するPDCA＝「問題解決の手順」を、演習問題を通して実践的に学ぶことができます。

ICHガイドラインでは、高度なデータ解析法を用いることが要求されています。
本セミナーでは、製剤開発の各フローにて、必要なデータ解析技術をマスターしていただきます。
講師自作のデザインスペース作成ツールおよび、Q1E解析ツール等を提供いたします。