コスト削減と効率化のための統計的発見の活用

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コスト削減と効率化のための統計的発見の活用

製造業における継続的な成功は、主に以下の3つの結果領域に集約されます。

  • 製品のコスト
  • 製品の品質
  • 納期の順守

製造は研究開発とは大きく異なります。出荷が伴い、時間や実験能力には限りがあるのです。しかし、単純なものから複雑なものまで、どのような生産システムであっても、堅牢なデータ駆動アプローチが成否を左右します。

データとプロセスのナレッジを組み合わせて使用する協調的なアプローチは、インダストリー4.0やビッグデータイニシアチブにより、これまで以上に複雑なデータが存在していても、製造に伴う多くの課題を解決するのに役立ちます。

幸いなことに、データを分析する新しい手法があり、多くの場合、それは機械学習やAI(人工知能)から引き出されます。 しかし、プロセスに関する知識を持っていなければ、そのような方法を使用すると予期しないマイナスの結果が生じる可能性があるという兆候も増えてきています。 これらの新しい手法は確かに強力であり、少ないデータよりも多いデータの方がもちろん優れてはいますが、確実なわけではありません。 そして、その性質上、これらの手法はより複雑です。そのため、エンジニアがそれらを誤用しないようにデータが提供されることが重要です。

このセミナーでは、以下の点について解説します。

  1. データをより有効に活用して実際の問題を特定し修正することにより、コストと無駄を削減する
  2. すでに収集したデータで有用な関連を見つける
  3. プロセスの介入後に実際に変更されたレスポンスを正しく識別する
  4. 統計モデルを使用して改善の機会を促進する

講演者紹介


Ian Cox
Global Technical Director, JMP division, 
SAS Institute Inc.

現在まで35年以上にわたり、データ活用分野におけるコンサルタントとして従事しており、1980代にはDigital Equipment CorporationやMotorolaにも勤務。共著に‘Visual Six Sigma – Making Data Analysis Lean’ (Wiley)、‘Discovering Partial Least Squares with JMP’ (SAS Press). がある。


Brady Brady
Manager, Global Technical Enablement, 
JMP Division, SAS Institute Inc.

ワールドワイドでの、JMPの営業およびマーケティング活動を、技術面、製品マネジメント面から幅広くサポートする。

JMPに加わる以前は、米国Intel社のプロセス管理部門で統計解析を担当していた。
米国海軍アカデミーを卒業し、海軍将校でもあったBradyは、コンピュータサイエンスおよび統計学の学位を持ち、10年以上にわたり数学および統計学教授としてカレッジやプレップスクールの教壇に立った経験を有する。

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