実験計画と工程の最適化

この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用しながらデータ分析に要する時間を最小限に抑えることを学びます。データ分析の作業には、データをインポートすること、データを調べる妥当な統計的アプローチを開発すること、説得力のあるグラフを作成、解釈すること、結果をエクスポートことがあります。現実のさまざまなデータセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈してプロセスの問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデリングツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

このコースでは、製造、エンジニアリング、調査および開発の試みで一般的な統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

Minitabの直感的な実験計画法のインターフェースを使用して、さまざまな完全実施要因計画と一部実施要因計画を生成する方法を学びます。実際的な応用で、無作為化、反復、ブロッキングの概念が賢明な実験の実践の基礎を整える方法を示します。結果データを正しく分析し、効果的かつ効率的に実験の目的に到達するのに必要なスキルを育てます。

Minitabのカスタマイズ可能でパワフルなグラフの表示を用いて、製品および工程を改善し、重要な応答変数に影響を与える重要な要因を探し、工程の変動を減らし、研究開発プロジェクトを促進するために、実験結果を解釈、伝達します。

基本の2レベルの完全実施要因計画と一部実施要因計画の知識を、工程最適化にぴったりになるまで広げます。Minitabの実験計画法を用いて、応答曲面法を作成し、2次を含むモデルを使用する実験的結果を分析し、最適な要因の設定を見つける方法を学びます。

重要な工程情報の入手に必要なリソースに敏感になりつつ、その情報の発見内容のバランスを取る逐次実験などの技術を用いて、実際に実験を行う方法を学びます。同時に複数の応答を最適化する要因設定の探し方を学びます。