Livello: Principiante
Gli esperimenti pratici richiedono una grande quantità di denaro, molto tempo e un grande sforzo, quindi è necessario garantire risultati positivi. Per fare ciò, è necessario acquisire capacità di risposta complete che consentano di comprendere e implementare esperienzialmente quanto segue:
① Comprendere l'importanza di ridurre la variazione degli errori. Per fare ciò è necessario sapere come incide la variazione dell'errore su questo.
②Diamo un'occhiata ad alcuni fattori che sicuramente potrebbero essere efficaci. A questo scopo utilizziamo esperimenti di screening.
③ Assicurarsi che non manchino termini nel modello (modello, funzione). A questo scopo sono necessari esperimenti di modellazione senza LOF (non-fit).
④L'essenza del design non è altro che l'ottimizzazione mediante la programmazione matematica. A questo scopo è essenziale un software facile da usare con funzioni eccellenti.
⑤Anche se l'elaborazione statistica è corretta, la soluzione spesso si discosta dal valore target a causa di variazioni. A tal fine è necessaria una correzione della regressione a posteriori.
La formazione esperienziale utilizzando materiali didattici virtuali è essenziale per apprendere i contenuti di cui sopra in modo breve, sicuro e soddisfacente.
Questo studio propone un curriculum educativo completo per la progettazione sperimentale pratica utilizzando un simulatore di palla volante. Introdurremo in particolare la pianificazione, l'implementazione dell'esperimento, l'analisi dei dati, la progettazione (ottimizzazione), la correzione della regressione, ecc.
Dopo aver studiato fisica applicata all'università, è entrato a far parte di un importante produttore di apparecchiature di controllo e si è occupato di ricerca e sviluppo di dispositivi a semiconduttore per prodotti interni, sviluppo di tecnologia elementare per la produzione, costruzione di linee di produzione, garanzia della qualità del cliente, acquisizione della certificazione ISO e altri aspetti della produzione, dalle basi alle applicazioni avanzate, sono stato responsabile di tutto. Successivamente ho studiato ottimizzazione dal punto di vista gestionale sulla base del controllo statistico della qualità (SQC) alla scuola di specializzazione e ho conseguito una laurea in economia aziendale (dottorato). Attualmente, dal punto di vista gestionale, sono diventato più consapevole della gestione dei dati come risultato dei progressi nella tecnologia dell'informazione e della comunicazione. Proprio come la tecnologia di misurazione si è fusa con Internet e si è evoluta nell’IoT, ora siamo in un’era in cui gli ingegneri che hanno promosso l’SQC sono attivi come scienziati dei dati. Ho iniziato a utilizzare JMP nel mio lavoro nel 2003 e ne ho subito compreso l'elevato potenziale. Ho tenuto presentazioni sulla progettazione sperimentale e sull'ottimizzazione al JMPer's Meeting e ho tenuto presentazioni orali al Discovery Summit Japan dal 2016.
*Per coloro che desiderano una comprensione più dettagliata, abbiamo preparato un documento. Se siete interessati, contattate direttamente il relatore, il signor Ogawa .
