セミナー

【ライブ配信セミナー】
データ収集・蓄積がゴールじゃない!
活用するためのしっかりとした前準備のための

Excelと事例で学ぶ
DX時代の現場で役立つデータ分析と統計の基礎
~リスキリング(学び直し)に役立つデータの活用術~

開催主旨

 ものづくりの現場では、DX(デジタルトランスフォーメーション)などデジタルツールの活用推進が始まり、データ収集が注目されています。しかし、集めたデータを活用するにはデータ分析と統計に関する基礎知識が必要になります。集めたデータをどのように分析し活用するかが明確になっていないと、データの山が構築されるだけになってしまうのです。
 そこで本セミナーでは、データ分析と活用に必要な統計の基礎から使い方までを座学とExcelによる演習や事例を通じて体系的に習得していただきます。皆さまのリスキリング(学び直し、再教育)にお役立てください。

【本セミナーのポイント】
 DX時代をにらみ、
・データの分布状況から業務改善や管理に役立つデータの見方・考え方を解説します
・データの分布状況から現場で活用する勘所やノウハウを伝授します
・技術部門、製造部門、品質管理部門など各部門での統計の活用事例を紹介します
・セミナーで使用するExcelシートは、セミナー終了後自社のデータで活用できます

【受講対象】
・開発・設計、生産技術部門の管理者・担当者
・製造部門、生産管理部門、品質管理部門、調達・購買部門の管理者・担当者
・情報処理部門、企画部門、マーケティング部門、人事部門の管理者・担当者
・DXの導入・推進の管理者・担当者
・統計を業務に活用したいと検討されている管理者・担当者

【事前にExcelシートを配布します】

 

概要

日時 2021年12月14日(火)10:00~17:00
(9:30 ログイン開始)※昼休憩1時間あり
会場

WEBセミナー
WEBセミナーは、WEBミーティングツール「Zoom」を使用して開催いたします。

※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
ブラウザとインターネット接続環境があれば、どこからでも参加可能です。

受講料

お一人様:44,000円(資料含む、消費税込)
*複数人数お申し込みの場合2人目から39,600円
※後日、別の方が追加で申込をされる際は、備考欄に先に申し込まれた方のお名前と複数割適用希望と記載ください。
(記載が無い場合は通常料金のご請求となります。予めご了承ください)

受講にあたり
開催決定後、受講票並び請求書をご郵送いたします。
申込者が最少催行人数に達していない講座の場合、開催を見送りとさせて頂くことがございます。(担当者より一週間前を目途にご連絡致します。)
受講料
振込手数料は貴社でご負担願います。
キャンセルについて
開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。

主催 日刊工業新聞社

※弊社プライバシーポリシー(個人情報保護方針)をご一読いただき、申込みフォームより必要事項をご入力ください。
プライバシーポリシー
申込締切日について

講座開催の3営業日前17:00〆切
※セミナーによって締切が異なる場合もございます。早めにお申込みください。
原則、資料を受講者の方へ郵送するため、お手元に届く猶予を頂いております。予めご了承ください。

【営業日】について
営業日は平日になります。 ※土曜/日曜/祝祭日は、休業日です。

(例)6/16(火)開催の場合、6/11(木)が締切日となります。

問合せ先 日刊工業新聞社
総合事業局 セミナー事業部
TEL: 03-5644-7222
FAX: 03-5644-7215
E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

小川 正樹 氏

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プログラム

1.DX時代の現場では統計的な見方が必要になる
・リスキリングに役立つ統計知識とは
・DX時代の現場で必要な正しいデータの取り方と使い方
・データの比較に使う代表値と散布値
 【Excelで代表値と散布値を計算する】
・データ分布の代表は正規分布と2項分布
・統計判断での間違いは2つのパターンがある
2.データの分布を視覚化する
・散布図で対応するデータの関係(相関)を読む
・データの相関を数値化した相関係数とは
・データの分布から未来を予測する回帰分析とは
・複数の要因を扱う重回帰分析とは
・重要な要因を押さえて業務改善に役立てる
 【Excelで重回帰分析を実践する】
3.どんなデータでも分けて分析すれば怖くない
・データの活用は分けることから始まる
・データを共通要因と個別要因に分解する
・要因の違いを分解する分散分析とは
・分析結果が正しいかを判定する検定とは
 【Excelで統計的な間違いを検証する】
4.各部門での統計活用事例
・技術部門でのICTを活用した製品設計事例
・生産管理部門での基準在庫量の設定と在庫圧縮事例
・製造・生産技術部門での設備の最適生産条件設計事例
・MTシステムによる外観検査の自動化事例
・スマート工場、AIへのアプローチ
 【ライブ配信セミナーに伴う注意事項について】⇒ 【詳細はこちら】
※必ずお読みください
(お申込みを頂いた時点でご同意頂いたとみなします)

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