Pythonで理解するタグチメソッド【提携セミナー】
おすすめのセミナー情報
| 開催日時 | 2024/1/24（水）10:30～16:30 |
|---|---|
| 担当講師 | 倉地 育夫 氏 |
| 開催場所 | 【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。 |
| 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。 |
| 受講費 | 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） |
Pythonで理解するタグチメソッド
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。
【提携セミナー】
主催：株式会社R&D支援センター
◆セミナー趣旨
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。
◆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
◆受講対象
1．技術開発を担当する新入社員
2．技術系中堅社員
◆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
担当講師
（株）ケンシュー 代表取締役 工学博士 倉地 育夫 氏
【略歴】
1979年3月名古屋大学工学研究科博士課程前期修了、同年4月ブリヂストンタイヤ（株）（現：（株）ブリヂストン）入社。1983年科学技術庁無機材質研究所留学。1991年コニカ（株）（現：コニカミノルタ（株））主任研究員、1993年福井大学工学部客員教授、2005年コニカミノルタビジネステクノロジーズ（株）グループリーダー、2008年同担当部長、2011年３月11日早期退職者制度により退職、（株）ケンシュー設立、代表取締役。
専門は材料技術。（株）ブリヂストンで起業した高純度βＳｉＣ半導体技術は平成19年度日本化学会化学技術賞受賞、フィルムの帯電防止技術について2000年日本化学工業協会技術特別賞受賞、ゾルをミセルに用いたラテックス製造技術により2004年写真学会ゼラチン賞受賞
現在：日本化学会会員、高分子学会会員、高分子同友会OB会員
セミナープログラム（予定）
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
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2024年01月24日（水） 10:30～16:30
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。
受講料
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）
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。
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