Livello: Intermedio
【Presentatore】
Akira Hososhima, CEO, Torin Consulting
[Panoramica della presentazione]
Al giorno d'oggi, con le richieste di riforma dello stile di lavoro, l'importanza di migliorare l'efficienza degli esperimenti e delle analisi è in aumento. Un buon modo per dimostrare la potenza dell'efficienza sperimentale di JMP è mostrare come i dati sperimentali possono essere sostituiti con un progetto di screening definitivo (DSD) o un progetto personalizzato per ridurre significativamente il numero di esperimenti. I dati di risposta in quel momento vengono prelevati dai dati sperimentali esistenti. Quando trovo dati sperimentali divisi in più tabelle, li metto insieme in una tabella, eseguo un'analisi multivariata, la visualizzo con un profilo e noto le insidie del metodo OFAT (One Factor at a Time). Mostriamo che esistono metodi di ottimizzazione multi-obiettivo e robusti metodi di ottimizzazione basati sull'elaborazione dell'accumulo, media e varianza, per l'idea di analizzare dati sperimentali ripetuti facendo la media.
Quando la progettazione degli esperimenti viene utilizzata nello sviluppo, l'esistenza delle interazioni è spesso imprevedibile e le interazioni non sono rare. Il DSD non ha confusione tra gli effetti principali e le interazioni (2FI) e non c'è confusione tra i 2FI, e il numero di esperimenti può essere anche solo il doppio del numero di fattori. Questo è un grande vantaggio. Cosa ho imparato dall'utilizzo effettivo del DSD, fallimenti che si verificano quando il numero di effetti principali + numero di termini di interazione si avvicina al numero di fattori, soluzioni mediante pianificazione estesa e documenti praticamente importanti relativi al DSD ottenuti dalla comunità JMP e da ASQ pensa, ecc.
[Profilo presentatore]
Presso Yamatake Honeywell (attualmente Azbil), ha ricoperto posizioni come direttore generale del dipartimento di sviluppo FA, direttore esecutivo della sede centrale di ricerca e sviluppo, direttore e direttore generale della sede centrale per la promozione della garanzia della qualità, consulente di Azbil Kinmon e ha fondato Tobayashi Consulting. Le aree di specializzazione includono il miglioramento del rendimento e il miglioramento della qualità attraverso l'analisi dei dati di produzione, la risoluzione di problemi statistici generali come la previsione dei fallimenti del mercato, la progettazione robusta, la progettazione dell'ottimizzazione e la pianificazione sperimentale, la revisione del progetto, l'analisi delle cause alla radice (RCA) e la prevenzione degli errori umani. - guida al sito come la prevenzione e il miglioramento dei processi. Le sue pubblicazioni includono The Essence of Net Business, pubblicato da JUSE 2001 (co-autore) [Received the Telecom Social Science Award], Successful Strategies for Practical Venture Companies, Chuokeizai-sha 2011 (co-autore), Book on Easy-to- Capire Problem Solving Nikkan Kogyo Shimbun 2014 (autore singolo). Il paper principale è "Proposta di un workshop che promuova la trasmissione e la ricezione della consapevolezza dei quasi incidenti e dei disagi sulla linea di produzione" Quality Control Society 2016 [Ha ricevuto il Quality Technology Award 2016]. Conferenza principale "Proposta di un meccanismo per visualizzare i fattori organizzativi che inducono errori nel lavoro e promuovono il miglioramento" (Discovery-Japan 2018)
"Risoluzione dei problemi di qualità con JMP: analisi dei difetti e previsione dell'affidabilità nell'industria manifatturiera" (Discovery-Giappone 2019)
