機械系エンジニアのための品質管理と統計基礎
＃統計＃品質管理
1～2日間
～統計的視点を身に付けたものづくりのために～
機械系エンジニアのための品質管理と統計基礎
本講座では、機械系エンジニアが機械学習を学ぶ以前にそもそも抑えておきたい統計及び品質管理の基礎について学びます。統計的視点を取り入れた設計、解析、製品開発のために必要な基礎的な用語や考え方について理解を深めます。
| 担当講師 | 近畿大学 理工学部教授 竹本康彦氏 |
| 対象者 | ・設計やCAEなどに統計的視点を取り入れたい方 ・品質管理の基礎を学びたい方 ・統計の基礎を学びたい方 |
| 講座レベル | 入門～基礎 |
| 講座形態 | 座学＋演習 |
本講座につきましては、機械系エンジニア以外
（営業、マーケ、経営等）の方向けの開催も可能です。
タイムテーブル 2日間分
| 項目 | 内容 |
| 1章 品質管理とは | ・品質問題を通じて品質管理の重要性を学ぶ ・PDCAサイクル ・統計的手法の必要性 |
| 2章 データのとり方・まとめ方 | ・データの種類・データのとり方 ・データのまとめ方・有効数字 |
| 3章 QC７つ道具 | ・特性要因図・ヒストグラム・パレート図 ・管理図・層別・グラフ・チェックシート ・散布図 |
| 4章 正規分布とその周辺 | ・正規分布・分散の加法性 ・確率点・標本の分布 |
| 5章 推定・検定 | ・統計的推定・統計的検定・2つの誤り |
| 6章 統計的工程管理（1／2） | ・管理図・管理限界・解析用管理図 ・管理用管理図・異常状態の判定ルール |
| 7章 統計的工程管理（２／2） | ・工程能力・工程能力指数 ・工程改善のための戦略 |
| 8章 実験計画法（1／2） | ・フィッシャーの三原則 ・群間変動と群内変動 ・要因実験 ・分散分析表 |
| 9章 実験計画法（2／2） | ・多因子実験 ・直交表 ・交互作用 |
内容や実施時間数は相談に応じてアレンジ致します。
また、主に実験計画法に的を絞り簡単な実験を交えて、設計における統計の活用について学ぶコースもございます。