Niveau : Avancé
【Présentateur】
École supérieure de gestion de la santé de l'Université Keio
Professeur invité Takenori Takahashi
[Résumé de la présentation]
Le Superdesign est une conception analytique qui utilise une fonction de superstructure, qui est une fonction à double structure basée sur des superfacteurs. Cette méthode augmente les possibilités de conception et permet des conceptions avancées qui étaient auparavant impossibles. Cependant, les super-conceptions développées au début exigent que l'intervalle entier puisse être approximé avec une seule fonction avec une grande précision. Cependant, ces dernières années, le nombre d'expériences avec un grand nombre de niveaux a augmenté, et lorsque le nombre de niveaux augmente d'environ 10 à plus, il devient difficile d'approximer l'intervalle entier avec une seule fonction avec une grande précision. Dans de tels cas, il est raisonnable d’utiliser une approximation composite dans laquelle l’intervalle entier est divisé en petits intervalles et chaque intervalle est approximé avec une grande précision. Cependant, cela signifie que le nombre de paramètres (coefficients) traités lors de la conception augmente considérablement, il est donc nécessaire de prendre en compte ce problème. Cette recherche introduit une méthode à cet effet. De plus, des conceptions flexibles et sophistiquées sont difficiles à réaliser avec l’approche d’analyse de variance, mais sont rendues possibles par la programmation mathématique. Ce qui est important à l'heure actuelle, c'est une approche qui utilise le « cycle de conception PDCA ». Dans cette étude, nous considérons la conception comme la construction d'un consensus entre les parties impliquées et proposons une méthode pour y parvenir grâce à une approche qui implique le « cycle de conception PDCA » basé sur la programmation mathématique. Nous discutons également de la conception flexible, qui permet de spécifier librement les superfacteurs, en tant qu'application avancée.
[Profil du présentateur]
Depuis près de 50 ans, je mène des recherches sur le TQM (Total Quality Management), le SQM (Statistical Quality Management) et la théorie du design. Depuis le début du 21e siècle, nous avons proposé un nouveau paradigme de conception appelé Hyper Design, développé sa théorie mathématique HOPE (Hyper Optimization for Prospective Engineering) et développé son logiciel de support HOPE-Add-in avec SAS. développement. Grâce à cet effort, nous avons mis au point une nouvelle méthode de conception qui combine le concept d'« hyperconception », les mathématiques statistiques de la « théorie HOPE » et l'outil de support « HOPE-Add-in for JMP ». En tant qu'extension scientifique sociale de cette théorie, il a proposé une analyse causale sélective bilatérale ([analyse de régression en composantes principales multigroupes] comme analyse causale frontale + [analyse de régression factorielle] comme analyse causale inverse), et utilise actuellement une analyse causale sélective bilatérale.Nous proposons une analyse causale inverse (une méthode d'analyse causale équivalente au quasi-SEM), qui est une approche avancée après l'analyse causale.
[Recueil de papiers]
Accédez au site de collecte
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Japan-2022/Discovery-Summit-Japan-2022-%E8%AB%96%E6%96%87%E9%9B%86/ta-p /568396
*La vidéo sera diffusée jusqu'au 30 novembre (mercredi)
La publication est terminée.
