【Live配信 or アーカイブ配信 1/19】Excel／Pythonを活用した製造現場の品質データ分析入門

＜セミナー　No.601102＞

【Live配信セミナー】or【アーカイブ配信セミナー】

Excel／Pythonを活用した

製造現場の品質データ分析入門

★ なるべく数式を用いずに初学者向けにわかりやすく説明！

★ データを活用した製造品質分析の考え方とExcel/Pythonでの実行方法を習得！

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■講師

東京理科大学　経営学部ビジネスエコノミクス学科　准教授　野口　怜　氏

■聴講料

１名につき５５，０００円（消費税込・資料付き）　
１社２名以上同時申込の場合１名につき４９，５００円（税込）
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

■セミナーの受講について

・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
　セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
　ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
　お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
　複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。

プログラム　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

※Pythonの実行環境はクラウド環境であるGoogle Colaboratory (https://colab.research.google.com/) を活用します 

【講座の趣旨】

　日本の製造品は高品質の代名詞となっているが、その裏では、依然として製造現場で活躍する熟練者たちの経験や勘に依存している部分も大きい。しかしながら、技能継承や技術の均てん化の問題に加え、近年のデータ社会・AI時代の到来も相まって、データを武器とした品質向上や製造の効率化が喫緊の課題となっている。一方で、日本の製造業では中小企業が99%を占めるとされ、予算的にも規模的にも全社を挙げたデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進には限度があり、いかに現場レベルでデータ活用を推進できるかが大きな鍵を握っている。
　本セミナーでは、Excel/Pythonを用いた品質データ分析の手法について演習を交えながら実践的に学び、実務への適用に向けたスキルを養う。分析手法の基本的な知識から、Excel/Pythonの基本的な操作方法、分析の考え方、製造現場特有のポイントなどについて、なるべく数式を用いずに初学者向けにわかりやすく説明する。

◆習得できる知識◆
　・統計学の基本的な知識を習得できる
　・可視化の基本的な考え方とExcel/Pythonでの実行方法を習得できる
　・データを活用した製造品質分析の基本的な考え方とExcel/Pythonでの実行方法を習得できる

【講座内容】

※当日の理解度や進度に応じて、適宜調整する可能性があります
１. イントロダクション
　1) 製造業における従来の統計解析
　2) 従来の統計的手法とビッグデータ分析による品質管理の違い
　3) 製造業におけるビッグデータ分析の適用範囲
　4) 製造業におけるビッグデータ分析事例

２. 統計学の基礎
　1) 記述統計学と推測統計学
　2) データの特徴の捉え方
　3) 記述統計量／変数の尺度
　4) 正規分布／工程能力指数（Cp）
　5) 相関係数／相関と因果の違い

３. データ観察による工程・品質の傾向把握（Excel/Python演習）
　1) 可視化による観察
　　a） ヒストグラムによる品質指標のばらつき確認
　　b） 散布図／散布図行列による連動因子の確認
　　c） 箱ひげ図による各因子の傾向確認
　　d） 時系列での不良傾向確認
　2) 数値化による観察
　　a） 要約統計量（代表値／ばらつき指標／順序統計量）による傾向確認
　　b） 相関（相関係数／相関行列／偏相関係数）による連動因子の確認

４. 分析モデルによる製造品質不良の要因分析
　1) 代表的な分析手法の概要と手法の選び方
　2) 不良件数の予測（数値予測）
　　a） 線形回帰による不良予測と影響因子の絞込み（Excel演習）
　3) 不良要因の分析（分類予測）
　　a） ロジスティック回帰による良品／不良品の判別
　　b） 決定木分析による良品／不良品の判別（Python演習）
　4) モデルの評価と改善
　　a） モデルの評価指標：Precision（適合率）とRecall（再現率）
　　b） 精度向上に向けたモデルチューニングの考え方

【質疑応答】

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