【37】統計的品質管理教育セミナー 　　～AIおよびIoT活用時代に向けて～

品質管理は経営の思想改革であり、企業の体質改善に繋がると言われ
ています。経営改善には事実に基づく品質管理が必要です。
そのためには市場の調査、経営の記録、製造工程での計測の結果が重要
なデータとなります。その分析には統計的方法が用いられます。

企業では、問題に対してその原因を突き止め、対策を打つ問題解決のた
めの取り組みが行われます。また、新製品開発や新規事業の立ち上げな
ど、未知の要素が多い目標に対して、課題達成のための取り組みが行わ
れます。

取り組みには、数値データ、観測結果、言語データ、作業記録などが用
いられますが、それらには大きさの程度には違いがありますが、バラツキ
があります。
このバラツキには偶然の結果発生するものと、原因があり発生するもの
があります。生産工程ではそのバラツキが許容できる範囲のものとなる
ようにバラツキが小さくなるように条件を制御しています。許容範囲で
はない場合には、その異常の原因が何なのかの要因分析が行われます。

企業における人財不足は、モノづくり現場だけでなく、管理部門でも
同様です。品質管理もその一つです。そのため、原因と結果の関係を十
分に検討することができず、判断部分が自動分析であるブラックボックス
になっていて、正しい解釈ができていないかもしれません。様々な経営
改善にはデータに基づく取り組みが有効です。
そのためには、統計的品質管理(Statistical Quality Control：SQC)の
見直しや教育が必要ではないでしょうか。

一方最近、ビッグデータやAI（Artificial Intelligence：人工知能）
の活用技術が進歩しました。その活用を確実なものとするためにも、
統計的品質管理に基づくデータの整理方法と的確な分析手法の選択が必
要でしょう。

経営改善のために、AI活用を踏まえた統計的品質管理の教育を考えてみ
ましょう。

【内容】
１．問題解決と課題解決
２．統計的品質管理の考え方と手法
３．ビッグデータ時代の共通基礎技術として活用
４．AIおよびIoT活用に向けてデータ環境の見直し

【日時】
2019/ 8/ 9(金)　10:00～12:00／14:00～16:00

担当講師：横山 真一郎