Nivel: Intermedio
En el mundo actual, donde la reforma de los estilos de trabajo es un tema candente, la importancia de optimizar los experimentos y análisis es cada vez mayor. Para demostrar el poder de JMP en la optimización de experimentos, es conveniente mostrar cómo se puede reducir drásticamente el número de experimentos reemplazando los datos experimentales con diseños de cribado definitivos (DSD) o diseños personalizados. En este caso, los datos de respuesta deben extraerse de los datos experimentales existentes. Cuando los datos experimentales se encuentran divididos en varias tablas, deben combinarse en una sola, se debe realizar un análisis multivariante y los resultados deben visualizarse con un perfil para que la audiencia sea consciente de las dificultades de los métodos OFAT (One Factor at a Time). Para el enfoque de análisis de datos experimentales repetidos utilizando la media, se debe mostrar que existen métodos como el procesamiento acumulativo, la optimización multiobjetivo utilizando la media y la varianza, y la optimización robusta.
En el diseño experimental, suele ser difícil predecir la existencia de interacciones, y estas son frecuentes. El diseño de sistemas dinámicos (DSD) evita la confusión entre efectos principales e interacciones (2FI) o entre 2FI, y requiere aproximadamente el doble de experimentos que de factores. Esta es una ventaja significativa. Este informe abordará lo aprendido en la práctica con DSD, las dificultades que surgen cuando el número de efectos principales más los términos de interacción se aproxima al número de factores, las soluciones que utilizan diseños aumentados y aspectos de relevancia práctica extraídos de artículos relacionados con DSD de la comunidad JMP y ASQ.
Tras desempeñarse como Gerente General de Desarrollo de FA, Director y Jefe de Investigación y Desarrollo, Director y Jefe de Promoción de Garantía de Calidad en Yamato Honeywell (ahora Azbil), y Asesor de Azbil Kimmon, fundó Torin Consulting. Sus áreas de especialización incluyen la mejora del rendimiento y la calidad mediante el análisis de datos de producción, la resolución de problemas estadísticos en general, como la previsión de defectos de mercado, el diseño robusto, el diseño optimizado y el diseño experimental, y la orientación in situ, como la revisión del diseño, el análisis de la causa raíz (RCA), la prevención de errores humanos y la mejora de procesos. Entre sus publicaciones se encuentran "The Essence of Internet Business" (JUSE Publishing, 2001, coautor) [ganador del Premio de Ciencias Sociales de Telecomunicaciones], "Practical Success Strategies for Venture Companies" (Chuo Keizai-sha, 2011, coautor) y "An Easy-to-Understand Book on Problem Solving" (Nikkan Kogyo Shimbun, 2014, autor único). Su trabajo principal es «Propuesta para un taller que promueva la difusión y la aceptación de la concienciación sobre los incidentes evitados por poco y la ansiedad en las líneas de producción» (Sociedad Japonesa para el Control de Calidad, 2016, ganador del Premio a la Tecnología de la Calidad). Presentación principal: «Propuesta para un mecanismo que permita visualizar los factores organizativos que provocan errores laborales y promueven la mejora» (Discovery-Japón, 2018).
"Resolución de problemas de calidad con JMP: Análisis de fallos y predicción de fiabilidad en la fabricación" (Discovery-Japón 2019)
