Livello: Principiante
Poiché gli esperimenti pratici richiedono notevoli spese, tempo e impegno, è fondamentale ottenere risultati tangibili. A tal fine, è necessario sviluppare competenze complete che consentano la comprensione e l'applicazione dei seguenti punti attraverso l'esperienza.
① Comprendere l'importanza di ridurre la variabilità degli errori. A tal fine, è necessario comprendere come la variabilità degli errori influisce sui risultati.
② Individuare diversi fattori che potrebbero essere efficaci. A tal fine, utilizzare esperimenti di screening.
③ Assicurarsi che il modello (funzione) non presenti termini mancanti. A tal fine, sono necessari esperimenti di modellazione senza perdita di adattamento (LOF).
④ L'essenza del design non è altro che l'ottimizzazione tramite programmazione matematica. A tal fine, è indispensabile un software intuitivo e con funzionalità eccellenti.
⑤ Anche con un'elaborazione statistica corretta, la soluzione spesso si discosta dal valore target a causa degli effetti della variabilità. Pertanto, è necessaria una successiva correzione mediante regressione.
Per acquisire le informazioni di cui sopra in modo rapido, sicuro e soddisfacente, è essenziale un apprendimento esperienziale che utilizzi materiali didattici virtuali.
Questo studio propone un curriculum didattico completo e pratico per la progettazione sperimentale utilizzando un simulatore di volo sferico. Fornisce una panoramica dettagliata della pianificazione, dell'esecuzione dell'esperimento, dell'analisi dei dati, della progettazione (ottimizzazione) e della correzione della regressione.
Dopo aver studiato fisica applicata all'università, sono entrato a far parte di un'importante azienda produttrice di apparecchiature di controllo, dove mi sono occupato di tutti gli aspetti della produzione, dalla ricerca e sviluppo di base e applicata di dispositivi a semiconduttore per i nostri prodotti, allo sviluppo di tecnologie di base per la produzione, alla costruzione di linee di produzione, al controllo qualità per i clienti e alla certificazione ISO. Successivamente, ho approfondito le prospettive di gestione basate sul controllo statistico della qualità (SQC) durante gli studi di dottorato, conseguendo un dottorato in economia aziendale. Attualmente, la mia visione manageriale si concentra maggiormente sulla gestione dei dati, in linea con l'evoluzione delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione. Così come la tecnologia di misurazione si è evoluta nell'IoT grazie alla fusione con Internet, è giunta l'era in cui gli ingegneri che hanno promosso l'SQC possono svolgere un ruolo attivo come data scientist. Ho iniziato a utilizzare JMP nel mio lavoro nel 2003 e ne ho subito compreso l'elevato potenziale. Ho presentato lavori sulla progettazione sperimentale e l'ottimizzazione ai JMPer's Meetings e ho anche tenuto presentazioni orali al Discovery Summit Japan dal 2016.
*Per chi desidera approfondire l'argomento, è disponibile un documento di ricerca. Se siete interessati, contattate direttamente il relatore, il signor Ogawa .
