제조 공정 개선

인기 있는 이 4일짜리 트랙에서는 제품 제조 및 공정을 개선하기 위한 데이터 분석 기법을 참가자에게 제공합니다.

가장 인기 있는 제조 관련 강좌인 이 트랙은 제품 및 공정을 효과적으로 분석하고 개선하기 위한 토대를 제공합니다. 참가자에게는 결과가 목표대로인지 평가하고 변수들 간의 관계를 탐구하고 직경, 압력, 경도 등의 측도를 포함한 예제를 사용하여 결함을 최소화하기 위한 다양한 그래픽 및 통계 도구가 제공됩니다. 분석 및 통계 원리는 실제 사례 및 연습을 통해 제시됩니다.

이 강좌는 품질 관리 팀원, Lean Six Sigma와 같은 공정 개선 활동을 이끌고 촉진하는 사람 그리고 제조 조직에서 공정 개선을 채택할 준비를 하는 실무자에게 적합합니다.

교육 트랙

1~2일차

이 강좌는 2일에 걸쳐 진행되는 기초 강좌로서, Minitab을 사용하여 데이터를 가져오고, 데이터 탐구를 위한 믿을 수 있는 통계 방법을 개발하고, 설득력 있는 그래프를 만들고 해석하며, 결과를 내보내는 등의 데이터 분석에 필요한 시간을 최소화하는 방법을 배우게 됩니다. 다양한 실제 데이터 집합을 분석함으로써 응용 프로그램을 올바른 통계 도구와 연결하고 통계 출력을 해석하여 공정의 문제점 또는 개선의 증거를 드러내는 방법을 배웁니다. 가설 검정 및 신뢰 구간과 같이 중요한 통계 개념의 기본 사항 및 통계 모형화 도구를 사용하여 변수들 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 배웁니다.

이 강좌에서는 제조, 공학 및 연구개발 분야에서 주로 사용되는 통계 기법을 실제로 적용하여 바람직한 결정을 내리는 데에 중점을 둡니다.

강좌 주제:

  • 데이터 가져오기 및 서식 설정
  • 막대 차트
  • 히스토그램
  • 상자 그림
  • Pareto 차트
  • 산점도
  • 표 및 카이-제곱 분석
  • 위치 및 변동 측정
  • t-검정
  • 비율 검정
  • 등분산 검정
  • 검정력 및 표본 크기
  • 상관
  • 단순 선형 및 다중 회귀 분석
  • 일원 분산 분석
  • 다중 변수 분산 분석
제조 공정 개선의 그래프 1
PntWear에 대한 교호작용도 - 데이터 평균