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QC手法のうちでもっとも易しく,目で見て誰にでもわかりやすいものです.さらに,「身の回りにある問題の95%は,QC七つ道具をうまく活用すれば解決できる」といわれるほど強力な手法です. QC七つ道具には以下のような機能があります. QC七つ道具の手法 1. 特性要因図 特性要因図 あるひとつの結果(特性)とその原因として想定されるものを図で整理したものです.複雑に絡み合った原因を統計的に整理し,究明を効率よく進めていく場合によく用います.魚の骨のように体系的にまとめた図なので,"FISH BONE DIAGRAM"とも呼ばれます. StatWorksでは,重点項目のマーキング,重点範囲の拡大表示が可能です. さらに詳しい解説を見る(特性要因図) 2. パレート図 パレート図 問題(不良件数,損失金額など)を現象や原因別に分類してデータを取り値の大きな順で並べ,棒グラフと累積構成比の折れ線グラ
ホーム >統計解析・品質管理 >会員広場 >六一学者の千字一話(連載) 第6話 ソフトを使った勉強−てこ比の性質−(六一学者の千字一話) 吉澤正先生御逝去に寄せて 六一学者 - 吉澤 正氏 (第10回JUSEパッケージ活用事例シンポジウムにて) 少し進んだ回帰分析のテキストには,てこ比の定義やその性質が解説されている.例えば, てこ比は,回帰分析の観察点(サンプル)ごとに,説明変数のデータを変えずに目的変数yの値を1だけ変えたときの予測値の変化量である.てこ比の値は,1以下である.nの観察点に対する,てこ比の合計は(p+1).ここでpは説明変数の個数.その平均は(p+1)/n.てこ比は説明変数についてのデータで計算されるマハラノビスの距離D(平均の点からの各点への統計的な距離で,その方向の標準偏差を単位として測られる)と次の関係がある.てこ比 = 1/n + D^2 / (n-1)変数の平
18 1 1 18 2 400 1 300 1 2 2,400 1,300 18 1980 1990 MT QE 1 3 18 ( ) 1 4 18 1 5 18 1 6 18 1 7 18 1 8 18 1 9 18 z1, z2, , zk y M y x1, x2, , xn M 1 10 18 PF PF ( ) 1 11 18 1 12 18 y M M y M 1 13 18 M y M M y 1 14 y 18 1 15 18 1 16 18 1 17 18 1 18 18 1 19 18 1 20 18 y a 1 a b c a 1 a b c 2a b c 1 2 y b 3a b c b 4a b c 1 2 y c c c 1 1 2 2 a 1 21 1 2 2 3 4 2 a 18 1 22 18 1 1 23 18 η X2,1 1 2 3 10 11 12
ホーム >統計解析・品質管理 >製品案内 >手法一覧 SEM(構造方程式モデリング)とは(因果分析) SEMとは「構造方程式モデリング」または「共分散構造分析」と呼ばれ,重回帰分析や因子分析,パス解析などの機能を併せ持つ統合手法として,従来の多変量解析を超えた一歩進んだ解析手法です. 現在マーケティングや社会調査,心理学などの分野でよく利用されておりますが,技術開発や製造工程のデータ分析,新商品開発における「意識調査分析」「品質改善活動」など,ものづくりや理工学系の研究や教育においても有効な手法です. 構造方程式モデリングでは,パス図を用いて変数間の因果関係を表します.矢線で表したパス図により,難しい統計モデルの構造をビジュアルでわかりやすく表現することができます. 「JUSE-StatWorks/V4.0 SEM因果分析編 製品発表説明会」で発表された公開資料をご覧いただけます. 椿 広
ホーム >統計解析・品質管理 >製品案内 >手法一覧 MSA(測定システム解析)とは(工程分析) 工程管理,検査,試験などは測定データに基づいて行われます. そのため,測定データの信頼性を確保することが重要となります. IATF16949:2016では,適切な統計的手法を活用して測定システムを分析することを要求しており,関連マニュアル『MSA(Measurement Systems Analysis)』において具体的な分析方法や合格基準が示されています. 『MSA*1』では,以下の分析対象に対する分析方法が示されています. 安定性は測定値の経時的なばらつきを意味します.安定性の評価は標準サンプルを一定間隔で測定し,その測定値を管理図にプロットすることにより行います. 対象 内容 安定性(Stability)
ホーム >統計解析・品質管理 >導入事例 >JUSEパッケージ活用事例シンポジウム TDKとしてのQS-9000への取り組み(TDK株式会社 野中英和氏) こちらの内容は,第10回JUSEパッケージ活用事例シンポジウム 品質管理・QS-9000セッションでの発表事例をまとめたものです. 1. はじめに 弊社の電子部品事業本部では,QS-9000を品質保証システムとして,ほとんどの拠点が採用し,取得している. QS-9000はISO9000の要求事項に米国自動車メーカBig3(クライスラー,フォード,GM)独自の要求事項を追加したもので,ISO9000より具体的な手法を提示している.この要求手法に対してのTDKとしての取り組みについて紹介する. 2. QS-9000の概要 ISO9000とQS-9000の違いは,ISO9000は“不具合を流出しない”仕組みであるのに対し,QS-9000は“不
ホーム >統計解析・品質管理 >製品案内 >手法一覧 直交表とは(実験計画法) 直交表とは,任意の2因子(列)について,その水準のすべての組合せが同数回ずつ現れるという性質をもつ実験のための割り付け表です. 一般に多元配置の実験では,少なくとも因子の水準数の積の回数だけ実験数が必要になり,因子数が多くなると実験回数は膨大な数になってしまいます. ところが,求める交互作用が少なければ,直交表を用いることによって,多くの因子に関する実験を比較的少ない回数で行うことができます. 直交表には,いろいろなものがありますが,これを表すのに一般にLN(PK)という記号を用います.Lは直交表を表す記号(LATIN SQUAREに由来)であり,Nは実験の大きさ(直交表の行数),Pは因子の水準数Kは直交表の列数を示しています.関係式は,N-1/P-1=Kとなります. 実験計画手法(DOE)の考え方,またソフト
ホーム >統計解析・品質管理 >導入事例 >JUSEパッケージ活用事例シンポジウム 新手法例 時系列分析(ARIMAモデル)の機能とその活用(株式会社日本科学技術研修所 王 克義) こちらの内容は,第10回JUSEパッケージ活用事例シンポジウム 多変量解析・信頼性解析セッション での新製品機能紹介をまとめたものです. 1. はじめに 時系列データは,通常,時間軸上で等間隔に観測される系列的なデータ群をいう.そのため,各観測値は独立であるという通常の統計解析における仮定が成立しないので,これらの時間軸上の構造的あるいは周期的変動を考慮した特有な分析手法が必要になる.時系列分析はこれらの時系列な現象が時間とともにどのように変化していくか,将来どのようになるかを分析,予測することである. 時系列分析の目的 は以下の通りである. 記述 (Description) 時系列を図示したり,基本的な記述統
ホーム >統計解析・品質管理 >製品案内 >手法一覧 SD法(SDプロファイル)とは(多変量解析) SD法(Semantic Differential Method)とは,「よい」「わるい」,「速い」「遅い」というように,対となる形容詞を両極にとり,その間をスケール化したもので,イメージ調査などに利用されます. 言語による尺度を用いてある概念の構造を定量的に明らかにするための実験手法として心理学や官能評価の分野などで用いられてきましたが,現在では建築計画や商品開発,アンケート調査の分野においても,評価手法として広く用いられています.通常,調査は評価に当たる言語を5段階や7段階の評価尺度(レベル)でユーザーに提示し,感じたままのレベルを選択してもらう形で行います. SD法の手法のメリットは,定性的な情報を容易に定量化できる点にあると言われています.情報量が大量であるほど,そのデータによる結果
ホーム >統計解析・品質管理 >製品案内 >手法一覧 主成分分析とは(多変量解析) 主成分分析とはn個の対象(サンプル)について,多数個のp変数x1,x2,…,xpのデータが観測されているとき,その対象の特徴をできるだけ少数の総合指標で記述したり,もとの変数間の相関関係を分析したりするための代表的多変量解析手法になります. 主成分分析の使用方法1. データの用意 図1. ホテルのお客様満足度調査データ (画像クリックで拡大表示) ホテルのお客様満足度の調査のため,宿泊客を対象にアンケートをおこなって得た回答データがあります. 1列目は顧客番号であり,2列目はフロント,3列目は清潔,4列目は設備,5列目はサービス,6列目は総合満足度に対して5段階評価(1:不満,2:やや不満,3:どちらともいえない,4:やや満足,5:満足)をしたものです.7列目は利用目的(質的変数)です. 主成分分析を用いて
ホーム >統計解析・品質管理 >導入事例 >JUSEパッケージ活用事例シンポジウム 過去のシンポジウム開催内容および発表資料のダウンロード JUSEパッケージ活用事例シンポジウム 第21回~32回 第21回~32回 第11~20回 第1~10回 過去のシンポジウムのプログラム内容です. リンクがあるものは発表資料をダウンロードできます. 第32回 品質管理のルネッサンス 視聴期間:2023年6月1日(木)~2023年8月31日(木) テーマ 所属・発表者 【特別講演1】 TQMの神髄-品質について再考する-
印刷にはPDFファイルをご利用ください. JUSE-StatWorks/V5 機能一覧表(PDF:179KB) JUSE-StatWorks/V5(英語版) 機能一覧表(PDF:58KB) ◎印はバージョン5で新規に追加された機能です. ★印は保守契約者向けアップデート版(2015年3月末)より追加された機能です. ☆印は機械学習R2(2020年6月)より追加された機能です. 基本処理 ファイル入出力
吉澤正先生御逝去に寄せて 第47話新型インフルエンザの感染者数の推移(その2) 第46話新型インフルエンザの感染者数の推移 第45話こまサイコロ 第44話シッチャーマンのサイコロ 第43話三角分布族について 第42話山々のモーメント 第41話アイルランドの山の姿から —台地分布を考える— 第40話グラフでみるジニ係数相関比 第39話(続々)日本列島ジニ係数 -衆参議員選挙での一票の格差- 第38話(続)日本列島ジニ係数 —シャンパンボトルの列を見て— 第37話日本列島ジニ係数の計算について 第36話ワールドカップ・グループFの体格分析 第35話犬も歩けば棒グラフ−統計いろはカルタ 第34話散布図とQ-Q プロットとの違い 第33話ローレンツ曲線は累積分け前曲線 第32話データを並べ替えて分位値をみる 第31話データ解析はデータの並べ替えから —経験分布関数と経験表現関数— 第30話高校野球
ホーム >統計解析・品質管理 >製品案内 >手法一覧 品質表展開(QFD)とは(工程分析) QFD(Quality Function Deployment:品質機能展開)とは,1978年に水野滋,赤尾洋二氏により体系化された手法です.顧客に満足が得られる設計品質を設定し,その設計の意図を製造工程までに展開することを目的としています. 品質機能展開表は,提供する製品の設計段階からの品質保証を目的とした設計アプローチ方法です. その種類には,市場の生の声を言語情報として整理した要求品質展開と製品に関する技術的な特性を展開した品質特性展開表,要求品質展開表と品質特性展開表の二元表である品質表などがあげられます. また,品質を保証するための,現行技術との対応付け(技術展開),故障発生との因果関係(信頼性展開),開発するためのコスト設定(コスト展開)など,展開方法は多岐にわたります. 使用されている
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