SAS Institute Japanの会社概要

品質データや工程データは蓄積されているものの、「異常の兆候を見逃してしまう」「問題発生時に原因が特定できない」といった課題に直面することがあります。 セミナーでは、品質管理と要因分析の実践的な手法を取り上げ、データに基づく問題解決のアプローチをご紹介します。 品質の監視から問題発生時の原因探索まで、製造現場で活用できる分析アプローチをデモを交えながら解説します。 【参加対象】 製造業の品質管理担当者 生産技術・工程改善担当者 工程データや品質データを活用したい方 問題発生時の要因分析に課題を感じている方 【概要】 1）品質管理を次の一歩へ ～管理図だけで終わらせないJMPの活用～ 　品質管理業務を題材に、JMPを活用した管理図・工程能力分析から原因探索までの流れ、分析結果の共有方法 2）データに基づく要因分析と品質改善 　工程データや品質データを活用し、問題の要因を効率的に絞り込むための分析アプローチ ▼詳細＆お申込み https://www.jmp.com/ja/events/seminars/discovery-seminar-series/2026/10-30

化学業界の研究開発では、配合比率の最適化や工程条件の検討など、多くの因子が特性に影響する複雑な課題に直面します。また、原材料コストや評価工数の制約から、限られた実験回数で効率的に知見を得ることも求められます。 本セミナーでは、JMPを活用した実験計画法（DOE）の実践的な活用方法をご紹介します。前半では、配合因子や制約条件を考慮した実験計画の作成および最適化の進め方を解説します。後半では、少ない実験回数で重要因子を効率的に特定できる決定的スクリーニング計画（DSD）をご紹介します。 14:00 - 14:45　化学業界における実験計画の実践 〜制約条件や配合を考慮した実験計画〜 14:45 - 15:30　スクリーニングと最適化をつなぐ ― 決定的スクリーニング計画の実践活用 ▼詳細＆お申込み https://info.jmp.com/register?formId=d79d4aa3-0ca5-4858-80f4-fdc32193a6b9&campaignId=701WP00001PHptfYAD

JMPは統計分析・グラフ作成だけではなく、実験計画の機能も充実したソフトウェアです。 実験計画を活用することで、時間やコストを抑えた効率的なデータ収集が可能になります。 本セミナーでは、実験計画の機能から標本サイズエクスプローラとベイズ最適化に焦点を当て、製造業での活用例をデモンストレーション形式でご紹介します。 【概要】 前半：製造業におけるt検定の活用と必要データ数のシミュレーション 製造業において様々な用途で活用されているt検定の概要と活用例を解説、JMPでの分析例をご紹介します。 また、標本サイズエクスプローラを使って、t検定に必要なデータ数と検出力の関係をシミュレーションする方法もご紹介します。 後半：JMP Pro ベイズ最適化の活用法　～シミュレーション実験データへの適用～ ベイズ最適化プラットフォームは、本来、測定誤差を含む実験データを対象として設計されてる一方で、CAEなど誤差を含まないシミュレーション実験データに適用したいというニーズも多くあります。本セミナーでは、ベイズ最適化をシミュレーション実験データで活用するためのアプローチ方法を紹介します。