Nivel: principiante
Los experimentos prácticos requieren una gran cantidad de dinero, mucho tiempo y mucho esfuerzo, por lo que es necesario asegurar resultados exitosos. Para ello, es necesario adquirir habilidades de respuesta integral que permitan comprender e implementar experiencialmente lo siguiente:
① Comprender la importancia de reducir la variación de los errores. Para ello, necesitamos saber cómo le afecta la variación del error.
② Discutiremos algunos factores que definitivamente pueden ser efectivos. Para ello utilizamos experimentos de detección.
③ Asegúrese de que no falten términos en el modelo (modelo, función). Para ello, se requieren experimentos de modelado sin LOF (non-fit).
④La esencia del diseño no es más que la optimización mediante programación matemática. Para ello es fundamental un software fácil de usar y con excelentes funciones.
⑤ Incluso si el procesamiento estadístico es correcto, la solución a menudo se desvía del valor objetivo debido a variaciones. Para ello es necesaria una corrección de regresión a posteriori.
La educación experiencial utilizando materiales didácticos virtuales es esencial para aprender el contenido anterior de una manera breve, segura y satisfactoria.
Este estudio propone un plan de estudios educativo integral para el diseño experimental práctico utilizando un simulador de elevado. Introduciremos específicamente la planificación, la implementación de experimentos, el análisis de datos, el diseño (optimización), la corrección de regresión, etc.
Después de estudiar física aplicada en la universidad, después de unirse a un importante fabricante de equipos de control, estuvo involucrado en la investigación y el desarrollo de dispositivos semiconductores para productos internos, el desarrollo de tecnología elemental para la producción, la construcción de líneas de producción, el aseguramiento de la calidad del cliente y la adquisición de ISO. certificación, etc. En cuanto a producción, desde lo básico hasta lo avanzado me he encargado de todo. Después de eso, estudié optimización desde una perspectiva de gestión basada en el control estadístico de calidad (SQC) en la escuela de posgrado y obtuve un título (PhD) en administración de empresas. Actualmente, desde una perspectiva gerencial, he tomado mayor conciencia sobre la gestión de datos como resultado de los avances en las tecnologías de la información y las comunicaciones. Así como la tecnología de medición se fusionó con Internet y evolucionó hacia IoT, ahora estamos en una era en la que los ingenieros que promovieron SQC están activos como científicos de datos. Empecé a utilizar JMP en mi trabajo en 2003 y rápidamente me di cuenta de su gran potencial. He realizado presentaciones sobre diseño experimental y optimización en la reunión de JMPer y he realizado presentaciones orales en Discovery Summit Japan desde 2016.
*Para aquellos que quieran una comprensión más detallada, hemos preparado un artículo. Si está interesado, comuníquese directamente con el presentador, el Sr. Ogawa .
