~製造業における非線形現象に対応する超回帰モデルを併用した実験計画法~

なぜ実験計画法はうまく行かないのか?実験計画法の問題点と解決策
※会場が変更になりました(1/19更新)
きゅりあん  → 芝エクセレントビル B1F KCDホール(港区浜松町)

~ 初学者や、実験計画法でうまくいかなかったエンジニアにおくる ~

「なぜ推定が外れてしまうか」
「推定が外れてしまう場合の解析方法は?」
実験計画法、超回帰モデル、タグチメソッド(品質工学)に関する予備知識は必要ありません。
「今まで受けたなかで最も分かりやすい解説だった」と評判の講師が丁寧に解説します。

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セミナー概要
略称
実験計画法
セミナーNo.
st180117
開催日時
2018年01月25日(木) 10:30~17:00
主催
サイエンス&テクノロジー(株)
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
価格
非会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
会員:  47,025円 (本体価格:42,750円)
学生:  49,500円 (本体価格:45,000円)
価格関連備考
48,600円 (会員受講料 46,170円 )
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン!(1名あたり定価半額の24,300円)】
 ※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で追加受講できます。
 ※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
 ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
  (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
 ※他の割引は併用できません。
持参物
※当日は、関数電卓をご持参ください。(スマートフォンの関数電卓アプリでも可)
備考
※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
講座の内容
受講対象・レベル
・機械、電子電気部品、材料、家電、加工/生産装置、計測評価機器、医工分野等の製品や技術開発に携わり開発効率を高めたい方
・問題に関係する要素が多く体系的な実験解析手法を必要とする方
・開発難易度が上がった、未経験分野への進出等、従来のやり方では成果が出ない方
・安価な部品や装置で高い性能目標を達成する開発方法を求める方
・実験計画法や品質工学(タグチメソッド)を使ってみたが上手く行かない方
習得できる知識
・従来の開発方法の問題点と解決策
・数多くの要因の組合せを効率的に実験し、最適条件を導き出す方法
・製造業における実験計画法の基本的な考え方から実践手順
・製造業における実験計画法の原理的な問題点と解決方法
・非線形性が強い現象の場合に有効な超回帰式を併用する解析手順
・複雑な関係を持つ構成要素間の最適な組合せ条件を見つける手法
 (直行表と乱数の応用、遺伝的アルゴリズム)
・実験計画法や品質工学(タグチメソッド)を開発で使ったが、上手く行かなかった方々への解決策

※実験計画法、超回帰モデル、タグチメソッド(品質工学)に関する予備知識は必要ありません。
趣旨
 実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ(因子ごとの最適条件)を見つけることが可能です。
 しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル(構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル)にもとづくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。

 本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために超回帰モデル(非線形多重多層重回帰式)を併用した製造業の開発により適した実験計画法を解説いたします。
実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や品質工学(タグチメソッド)を使ったが上手く行かなかったという方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。
プログラム
0. はじめに(アイスブレイク)
 ○ 受講者の習得度ヒアリング
  - すでに実験計画法またはを品質工学、使ったことがある方?
  - 実験計画法を使ってみて、効果がなかった方?
  - 実験計画の問題点をすでに知っている方?
 
1. 典型的な既存の開発方法の問題点
 ○ 解説用事例 洗濯機 振動課題の説明
 ○ 既存の開発方法とその問題点
 
2. 実験計画法とは
 ○ 実験計画法の概要
  ・本来必要な実験回数よりも少ない実験回数で結果を出す方法の概念
  ・分散分析とF検定の原理
  ・実際の解析方法
  ・実験計画法の原理的な問題点
 ○ 検討要素が多い場合の実験計画
  ・実験計画法の実施手順
  ・ステップ1 『技術的な課題を整理』
  ・ステップ2 『実験条件の検討』
  ・直交表の解説
  ・ステップ3 『実験実施』
  ・ステップ4 『実験結果を分析』
  ・分散分析表 その見方と使い方
  ・工程平均、要因効果図 その見方と使い方
  ・構成要素の一番良い条件組合せの推定と確認実験
  ・解析ソフトウェアの紹介

 <実験計画法の解析 実演>
 
3. 実験計画法の問題点
 ○ 推定した最適条件が外れる事例の検証
 ○ 線形モデルと非線形モデル
 ○ 非線形モデル(非線形性現象)に対する2つのアプローチ
 
4. 実験計画法の問題点解消方法 超回帰モデルの活用
 ○ 複雑な因果関係を数式化する超回帰モデル(非線形性多重多層回帰式)とは
 ○ 超回帰モデルを使った実験結果のモデル化
 ○ 非線形性が強い場合の実験データの追加方法
 ○ 超回帰モデル構築ツールの紹介

 <超回帰モデルの構築 実演>
 
5. 超回帰モデルを使った最適条件の見つけ方
 ○ 直交表の水準替え探索方法
 ○ 直交表+乱数による探索方法
 ○ 遺伝的アルゴリズム(GA)による探索方法
 ○ 確認実験と最適条件が外れた場合の対処法
 
6. その他、製造業特有の実験計画法の問題点
 ○ 開発対象(実験対象)の性能を乱す客先使用環境を考慮した開発
 ○ 客先使用条件による動的な変化を矛盾なく解析する方法
 ○ 客先使用環境を考慮した開発実験方法 品質工学概要
 
7. 学習用 参考文献 紹介
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フリーワード検索