Livello: Intermedio
【Presentatore】
Akira Ogawa, Visiting Researcher, Facoltà di Economia Aziendale, Mejiro University
Takenori Takahashi, Visiting Professor, Università di Keio
[Riepilogo annuncio]
Per ottenere i risultati del miglioramento del processo utilizzando la progettazione degli esperimenti, ridurre prima l'errore nel processo target, quindi pianificare ed eseguire l'esperimento adatto allo scopo, analizzare i dati ottenuti e ottenere la soluzione ottimale. Questo viene applicato al processo per confermare il miglioramento e, se il miglioramento è insufficiente, la soluzione ottimale viene corretta e il risultato è sicuramente raggiunto. Gli sforzi di cui sopra non sono solo un progetto di esperimenti, ma un progetto completo di esperimenti che riassume in modo completo una serie di sforzi. Per imparare questo, è importante sperimentare PDCA per la pianificazione, l'esecuzione, l'analisi e il miglioramento anche se è virtuale e in passato sono stati utilizzati materiali didattici come elicotteri di carta e golf da tavolo. Tuttavia, questi avevano l'inconveniente che non potevano essere appresi in modo efficiente in breve tempo da soli.
Negli ultimi anni, come software aggiuntivo di JMP, è stato sviluppato un simulatore di palla volante in grado di generare in modo flessibile dati di processo inclusi errori e anche una persona può apprendere in modo efficiente un progetto completo di esperimenti. Pertanto, in questa ricerca, abbiamo ideato un programma educativo per sperimentare e apprendere PDCA del metodo di pianificazione sperimentale completo sulla premessa della pianificazione personalizzata (pianificazione ottimale) collegando il simulatore di palla volante e la piattaforma del metodo di progettazione sperimentale di JMP. In particolare, si caratterizza per l'adozione di esperimenti iterativi multilivello al fine di eseguire correzioni di regressione della soluzione ottima in risposta a risposte non lineari.
