データ解析で、品質不良の要因究明を行いたい技術部門・品質管理部門の管理者、担当者の方必読！
品質不良の発生は、製造工程での何らかの異常が原因です。 そして、その何らかの異常は、製造データに表れます。 よって、製造データの解析による不良要因究明が可能です。 しかし、単にデータを集めて解析しただけでは、不良要因究明はできません。目的に応じたデータ解析アプローチの考案が重要です。 当資料では、不良要因究明のために必要なデータ解析アプローチの考え方をAtfieldsのデータ解析アプローチ事例を用いて紹介しています。 【掲載内容】 ■本資料の目的 ■想定課題 ■データ解析アプローチ事例 ■実績紹介 ■サービス紹介 ■会社概要 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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企業情報
当社は、半導体を中心としたモノづくりの現場で、新製品の開発や量産改善に必要な製造条件確立やシステム開発を行う技術者集団です。 現場・現物で事象を直視し、原理・原則に基づき、統計的手法等を活用し、課題解決に向けた改善策の提案から対策・フォローまで一貫したサポートを行っております。 "現場に根付いたお客様への貢献"という想いを社名「アットフィールズ」に込めています。 お客様の経営改善の一役として強力なパートナーシップをお約束致します。
