セミナー

データ収集・蓄積がゴールじゃない!
活用するためのしっかりとした前準備のための

【Excelと事例で学ぶ】
工場の改善・管理に役立つデータの活用術と統計の基礎
~目的に応じたデータ分析のポイント~
【ノートパソコンをご持参ください】

チラシダウンロード(PDF)

開催主旨

 ものづくりの現場では、DX(デジタルトランスフォーメーション)などデジタルツールの活用推進が始まり、データ収集が注目されています。しかし、集めたデータを活用し品質改善、コストダウン、在庫低減などの改善や管理に活用するには、データ分析と統計の基礎知識が必要です。集めたデータをどのように分析し活用するかが明確になっていないと、データの山が構築されるだけになってしまうのです。


 そこで本セミナーでは、データ分析と活用に必要な統計の基礎から使い方までを座学とExcelによる演習や事例を通じて体系的に習得していただきます

【本セミナーのポイント】
・データの分布状況から業務改善や管理に役立つデータの見方・考え方を解説します。
・データの分布状況から現場で活用する勘所やノウハウを伝授します。
・技術部門、製造部門、品質管理部門など各部門での統計の活用事例を紹介します。
・セミナーで使用するExcelシートは、セミナー終了後自社のデータで活用できます。

【受講対象】
・開発・設計、生産技術部門の管理者・担当者
・製造部門、生産管理部門、品質管理部門、調達・購買部門の管理者・担当者
・情報処理部門、企画部門、マーケティング部門、人事部門の管理者・担当者
・デジタル化・DXの導入・推進の管理者・担当者
・統計を業務に活用したいと検討されている管理者・担当者

【演習に使用するExcelシートを、事前に配布します】
参加者は、配布Excelシートをインスト―ルしたPCをご持参ください。

 

概要

日時 2024年 6月 19日(水) 10:00~17:00
(9:30 受付開始 休憩60分)
※昼食のご用意がございませんので、ご準備いただくか休憩時間内に外食いただきますようお願い申し上げます。(休憩時間の会場内飲食は可能)
会場 日刊工業新聞社名古屋支社 6階セミナー会場
※会場には受講者用の駐車場が有りません。必ず最寄りの公共交通機関でご来場ください。
※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
受講料

46,200円(資料含む、消費税込)

※日本金型工業会、中部プラスチックス連合会の正会員の方は15%割引とさせていただきます。

主催

日刊工業新聞社

 

※弊社プライバシーポリシー(個人情報保護方針)をご一読いただき、申込みフォームより必要事項をご入力ください。

⇒ プライバシーポリシー

申込について 受講にあたり
開催決定後、受講票並び請求書を郵送またはメール(PDFファイル)にてお送り致します。
申込者が最少催行人数に達していない講座の場合、開催を見送りとさせて頂くことがございます。(担当者より一週間前を目途にご連絡致します。)
申し込み方法
各セミナーのお申込み画面から、またはチラシをダウンロードしご記入のうえFAXにてお申し込みください。
受講料
セミナー開催日までに銀行振込にてお支払いください。
振込手数料は貴社でご負担願います。
キャンセルについて
開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。
問合せ先 日刊工業新聞社 総合事業本部 イベント事業部・事業推進部(名古屋)
TEL:052-931-6158 FAX:052-931-6159
E-mail:nk-event@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

小川 正樹 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社名古屋支社
6階セミナー会場
名古屋市東区泉2-21-28
セミナー会場案内図

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プログラム

1.スマート工場では統計的な見方が必要
・デジタルデータ活用の現状
・データを制する者がビジネスを制する
・データ活用のレベル別に手法を分類する
・データの比較に使う代表値と散布値
【Excelで代表値と散布値を計算する】
2.データの分布を視覚化し未来を予測
・散布図で対応するデータの関係(相関)を読む
・データの相関を数値化した相関係数とは
・データの分布から未来を予測する回帰分析とは
・複数の要因を扱う重回帰分析とは
・重要な要因を押さえて業務改善に役立てる
 【Excelで重回帰分析を実践する】
3.データを分けて重要要因を把握
・データの活用は分けることから始まる
・データを共通要因と個別要因に分解する
・要因の違いを分解する分散分析とは
・分析結果が正しいかを判定する検定とは
 【Excelで統計的な間違いを検証する】
4.部門別のデータ活用事例で成果を実感
・技術部門でのデジタルツインを活用した製品設計事例
・生産管理部門での基準在庫量の設定と在庫圧縮事例
・製造・生産技術部門での設備の最適生産条件設計事例
・MTシステムによる外観検査の自動化事例
・スマート工場、AIへのアプローチ

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