Livello: Intermedio
Nel mondo odierno, dove la riforma dello stile di lavoro è un tema di grande attualità, l'importanza di semplificare esperimenti e analisi è in costante crescita. Per dimostrare l'efficacia di JMP nella semplificazione degli esperimenti, è utile mostrare come il numero di esperimenti possa essere drasticamente ridotto sostituendo i dati sperimentali con disegni di screening definitivi (DSD) o disegni personalizzati. In questo caso, i dati di risposta devono essere estratti da dati sperimentali esistenti. Quando i dati sperimentali risultano suddivisi in più tabelle, è opportuno combinarli in un'unica tabella, eseguire un'analisi multivariata e visualizzare i risultati con un profilo per rendere il pubblico consapevole delle insidie dei metodi OFAT (One Factor at a Time). Per quanto riguarda l'approccio all'analisi di dati sperimentali ripetuti tramite la media, è opportuno illustrare metodi alternativi come l'elaborazione cumulativa, l'ottimizzazione multi-obiettivo basata su media e varianza e l'ottimizzazione robusta.
Nella progettazione sperimentale, è spesso difficile prevedere l'esistenza di interazioni, e le interazioni non sono rare. Il DSD evita la confusione tra effetti principali e interazioni (2FI) o tra 2FI, e richiede solo circa il doppio del numero di esperimenti rispetto al numero di fattori. Questo è un vantaggio significativo. Questo rapporto tratterà ciò che abbiamo appreso dall'utilizzo effettivo del DSD, i problemi che si verificano quando il numero di effetti principali più i termini di interazione si avvicina al numero di fattori, le soluzioni che utilizzano disegni sperimentali aumentati e i punti che sembrano essere di importanza pratica tratti da articoli relativi al DSD ottenuti dalla comunità JMP e ASQ.
Dopo aver ricoperto il ruolo di Direttore Generale di FA Development, Direttore e Responsabile Ricerca e Sviluppo, Direttore e Responsabile Promozione Assicurazione Qualità presso Yamato Honeywell (ora Azbil) e Consulente di Azbil Kimmon, ha fondato Torin Consulting. Le sue aree di competenza includono il miglioramento della resa e della qualità attraverso l'analisi dei dati di produzione, la risoluzione di problemi statistici generali come la previsione dei difetti di mercato, la progettazione robusta, la progettazione ottimizzata e la progettazione sperimentale, nonché la consulenza in loco come la revisione della progettazione, l'analisi delle cause profonde (RCA), la prevenzione dell'errore umano e il miglioramento dei processi. Tra le sue pubblicazioni figurano "The Essence of Internet Business" (JUSE Publishing, 2001, coautore) [vincitore del Telecom Social Science Award], "Practical Success Strategies for Venture Companies" (Chuo Keizai-sha, 2011, coautore) e "An Easy-to-Understand Book on Problem Solving" (Nikkan Kogyo Shimbun, 2014, unico autore). Il suo articolo principale è "Una proposta per un workshop volto a promuovere la diffusione e la ricezione della consapevolezza sui quasi incidenti e l'ansia nelle linee di produzione" (Japan Society for Quality Control, 2016, vincitore del Quality Technology Award). Presentazione principale: "Proposta per un meccanismo per visualizzare i fattori organizzativi che inducono errori sul lavoro e promuovono il miglioramento" (Discovery-Japan 2018).
"Risoluzione dei problemi di qualità con JMP: analisi dei guasti e previsione dell'affidabilità nella produzione" (Discovery-Japan 2019)
