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Pythonで理解するタグチメソッド【LIVE配信】

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
セミナー修了後、受講者のみご覧いただける期間限定のアーカイブ配信を予定しております。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
タグチメソッド【WEBセミナー】
セミナーNo.
240129
開催日時
2024年01月24日（水） 10:30～16:30
主催
（株）Ｒ＆Ｄ支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
価格
非会員：  55,000円 （本体価格：50,000円）
会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
学生：  55,000円 （本体価格：50,000円）
価格関連備考
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
　★1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
　★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。
　★3名以上同時申込は1名につき27,500円（税込）です。
会員登録とは？⇒よくある質問
定員
30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
資料付き【郵送いたします】

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントを
　　ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
　　ついてはこちらをご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
　　10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
　　ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
　無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
1．技術開発を担当する新入社員
2．技術系中堅社員
習得できる知識
1．タグチメソッド
2．コンピューターを用いる問題解決法。
3．Python プログラミングの応用
趣旨
タグチメソッド（TM）は難しい、と誤解されている。故田口玄一先生が日本で自ら普及の先頭に立たれたのは３０年程前であるが、今でも開発現場で定着していない企業もある。電子写真業界では、１９９０年代からTM を積極的に導入し成果を出してきた。この業界で早くからTM が導入された背景は、製品の機能に帯電現象が利用されており、それが科学で未解明だからである。この現象を機能に応用した製品の開発がTM の導入で円滑に進み、ロバストの高い商品を市場に提供できるようになった。ところで、多くのTM のセミナーでは、それが統計手法とは異なるゆえに哲学から解説している。しかし、開発対象（オブジェクト）のふるまいが基本機能の品質で左右される点に着目し、そのロバストを高める制御因子の水準について設計するプロセスがTM のモデルと理解できれば、そのアルゴリズムでプログラミングは容易にできる。そしてそのモデル化されたTM について記述されたプログラムを学べば、TM の解析プロセスを理解できる。また、統計手法と異なるTM の哲学については、SN 比の計算と実験計画法と異なる直交表の使い方について、アルゴリズムから学び取ることができる。
本セミナーでは、TM で推奨される動特性のSN 比を用いたL18 実験モデルをプログラミングし、要因効果図の作成までを目標とするが、TM の全体像とPython の概略も解説するので、両者の知識が無くても理解できる。ただし、Python が初めての受講者は受講前にパソコンへPython の環境を構築する必要がある。その方法の解説をセミナーテキストの巻末に掲載しているので、それを活用して環境構築し、test プログラムでその動作を受講前に確認していただく。TM を基本機能と制御因子の組み合わせによるモデルベース開発（MBD）手法と捉えると、動特性のSN 比を用いるモデルと静特性のSN 比を用いるモデルに分かれる。今回はTM の哲学を理解しやすい動特性のモデルで解説するが、静特性のモデルについてはＳN比計算プログラムを配布してその利用方法をセミナーで説明する。また、Ｐｙｔｈｏｎの文法説明ではＴＭ実験解析プログラムコードを用いるので、ＴＭ実験の解析をプログラムコードで理解できる。
プログラム

１．Python概論
　　1.1　プログラミング言語概論
　　1.2　Python の全体像
　　1.3　基本用語
　　1.4　基本文法（データ構造を中心に）
　　1.5　ｐａｎｄａｓ等の使用法
２．わかりやすいタグチメソッド（TM）
　　2.1　科学と技術
　　2.2　データサイエンス
　　2.3　科学とデータサイエンス
　　2.4　技術開発における問題解決法
　　2.5　TM とQC 手法
　　　2.5.1　TM の狙う品質
　　　2.5.2　TM と実験計画法の違い
　　　2.5.3　統計手法の復習
　　　2.5.4　分散分析
　　2.6　タグチメソッドの全体像
　　　2.6.1　損失関数
　　　2.6.2　ロバスト設計
　　　2.6.3　世界初のロバスト設計
　　2.7　SN 比の種類（Python プログラム配布）
　　2.8　ロバスト設計のフロー
３．ＴＭ実験解析プログラム
　　3.1　ＴＭモデルの全体像
　　3.2　動特性のＳＮ比事例研究
　　3.3　事例研究で用いたプログラム解説
４．まとめ
＜参考資料＞
１．Python の導入準備
　　1.1　要求マシンスペック
　　1.2　事前学習にお勧めのサイト
２．開発環境の準備

キーワード
品質工学,パラメータ,実験計画法,オンライン,WEBセミナー
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