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『実践「品質管理手法」』 


  
☆〜Excelを用いた演習を行いますので、ノートPCをご持参ください。

 S191029A



開催日時:2020年1月15日(水)10:30-16:30

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町3-1)

受 講 料:1人様受講 55,000円[税別]/1名

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 講 師

 

 森本幹夫(もりもとみきお) 氏 

   品質保証コンサルティング

 <略歴>  1973年3月 法政大学 電子工学科 卒業
 1973年4月 NEC 伝送通信事業部 部品開発部 入社
 1989年7月 NEC 伝送デバイス部 技術課長、(SAW,MR,XL)等の開発設計業務従事
 1993年9月 山梨県QCサークル支部 副世話人 理事に就任、日科技連 本部指導員(9年間従事)
 1999年7月 NEC山梨 品質保証部長(光伝送システム)
 2002年9月 日本電波工業(株) 品質保証部長、全社品質保証に関する総責任者 全社環境管理責任者として従事
 2013年1月 半導体・LSI EMS にて品質アドバイザーとして従事、品質情報システムの構築ならびにQAネットワークの展開に
        よる未然防止活動の実践指導
 2014年7月 品質保証コンサルティングとして活動中。設計・生産技術者、製造・品証スタッフを対象に「品質管理手法」、「統計的
        工程管理」、「統計手法」、「信頼性工学(信頼性設計、FMEA、FTA、MSA、故障解析等)」の教育ならびに工程品質改
        善の実践指導

 セミナーの概要

 

 「品質管理手法」は問題を発見し、情報を整理し、発想し、要因を解析し、改善を行い、管理の定着化をはかっていくための道具であります。講義では、現場(営業・設計・製造・支援)で生産性向上のための「実践手法」とその「思想」を体得できます。
 ・品質管理手法の初心者向けのベーシックな内容です。
 ・「7つ道具」以外の手法、さらに「統計的工程管理」を交えての研修です。
 ・PCを使った演習を主軸に、講師と受講者のツーウェイによる研修です。
 ・原則、マイクロソフト社、エクセルを使います。
 ・簡単なグラフ・表作成ならび関数計算ができる方。
 ・演習の他、豊富な事例を織り込みインフォメーション、インテリジェンスなどの応用力が習得できます。

 講義項目

 

 1 問題の定義

  問題とは“理想とする状態と現状の姿との差”と定義されます。問題は「狭い意味の問題」と「課題」の2つです。

 2 問題解決法

  問題解決のプロセスには「問題解決型アプローチ(QCストーリ)」「課題達成型問題解決法」があります。大事なのは「要因解析」と「アイデアの発想」。

 3 問題解決に使われる「品質管理手法」

  問題解決とはデータをインフォメーション化し、「生産性向上」「価値の創造」の実現です。研修では「QC7つ道具」の単なる使い方でなく、問題の本質を焙り出すことを学びます。
  3.1 パレート図
    「80:20の法則」で重要なのは20%の部分のみ? 他は本当に重要ではないの? 品質管理で残りの80%で見えてくるものは何?
   ・演習問題1…不良内容のパレート図作成。インフォメーション、インテリジェンスの検討。
   ・演習問題2…品質管理セミナーの業種別参加者のパレート図作成。インフォメーション、インテリジェンスの検討。
  3.2 チェックシート
    品質管理とは、いかにチェックシートを減らせるかです。大事なのは「異常検出力」を最大化すること。
  3.3 グラフ
    グラフは「棒グラフ」「折れ線グラフ」「円グラフ」だけ? 目的に応じて、最大の情報量を有するグラフを選ぶスキルが大事。
  3.4 ヒストグラム
    ヒストグラムの作成・見方で、インフォメーションがまるで変った。区間幅の取り方、見方のスキル習得が大事。
   ・演習問題3…製品の製造設備ごとのヒストグラム作成。インフォメーション、インテリジェンスの検討。
   ・演習問題4…プラスチック成形品の素材・金型別パレート図作成。インフォメーション、インテリジェンスの検討。
  3.5 特性要因図
   「特性要因図」だけで、全ての要因が抽出できるの、また対策は?「FTA」と何が違うの?               
  3.6 管理図(計量値、計数値管理)
   管理図作成は目的にあらず。不具合・事故の未然防止できるスキルが大事。管理図を見れば、データの修正、捏造は一目瞭然。「統計的工程管理」の思想に触れてみよう。
   ・演習問題5…X-R管理図作成。インフォメーション、インテリジェンスの検討。
   ・演習問題6…P管理図の作成。インフォメーション、インテリジェンスの検討。
  3.7 散布図 相関係数
   データの選択によって、まったく違う世界が見えてくる。物性的な特徴を理解してデータの相関を理解することが大事。
   ・演習問題7…新生児の体重と身長の散布図、相関係数の計算。インフォメーション、インテリジェンスの検討
   ・演習問題8…塗料の粘度と溶剤量の散布図、相関係数の計算。インフォメーション、インテリジェンスの検討


 4 まとめ



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