Nivel: intermedio
【Presentador】
Akira Ogawa, investigador invitado, Facultad de Administración de Empresas, Universidad de Mejiro
Takenori Takahashi, profesor invitado, Universidad de Keio
[Resumen del anuncio]
Para lograr los resultados de la mejora de procesos utilizando el diseño de experimentos, primero reduzca el error en el proceso objetivo, luego planifique y ejecute el experimento que se adapte al propósito, analice los datos obtenidos y obtenga la solución óptima. Esto se aplica al proceso para confirmar la mejora, y si la mejora es insuficiente, se corrige la solución óptima y seguramente se logra el resultado. Los esfuerzos anteriores no son solo un diseño de experimentos, sino un diseño integral de experimentos que resume de manera integral una serie de esfuerzos. Para aprender esto, es importante experimentar PDCA para la planificación, ejecución, análisis y mejora, incluso si es virtual, y en el pasado, se utilizaron materiales didácticos como helicópteros de papel y golf de mesa. Sin embargo, estos tenían el inconveniente de que no podían ser aprendidos de manera eficiente en poco tiempo por sí mismos.
En los últimos años, como software complementario de JMP, se ha desarrollado un simulador de bola voladora que puede generar datos de proceso de manera flexible, incluidos errores, e incluso una persona puede aprender de manera eficiente un diseño integral de experimentos. Por lo tanto, en esta investigación, diseñamos un programa educativo para experimentar y aprender PDCA del método de planificación experimental integral sobre la premisa de la planificación personalizada (planificación óptima) al vincular el simulador de pelota voladora y la plataforma del método de diseño experimental de JMP. En particular, se caracteriza por adoptar experimentos iterativos multinivel para realizar la corrección de regresión de la solución óptima en respuesta a respuestas no lineales.
