顧客の（オンサイトまたはバーチャル）トレーニング

MINITAB ESSENTIALS

この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用してデータ分析にかかる時間を最小限に抑える方法を学習します。当社の専門家が、データのインポート、データ探索のための健全な統計アプローチの開発、説得力のあるグラフの作成と解釈、結果のエクスポートの方法をご説明します。   

現実のさまざまなデータセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈してプロセスの問題や改善の機会の証拠を明らかにします。さらに、仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデルツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

このコースでは、製造、高額、調査および開発の試みで一般的な統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

題材には、以下が含まれます。

• データのインポートとフォーマット
• 棒グラフ
• ヒストグラム
• 箱ひげ図
• Pareto図
• 散布図
• 表とカイ2乗分析
• 位置と変動の測定
• t検定
• 比率検定
• 等分散性検定
• 検出力とサンプルサイズ
• 相関
• 単回帰と重回帰
• 一元配置分散分析（ANOVA）
• 多変量分散分析（ANOVA）

前提条件： なし

サービス品質用 Minitab Essentials

この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用してデータ分析にかかる時間を最小限に抑える方法を学習します。Minitabへのデータのインポート、データの探索するための適切な統計的アプローチの開発、説得力のあるグラフ作成と解釈、および結果のエクスポートを練習します。現実のさまざまなデータセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈して工程の問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデルツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

このコースでは、ビジネス、取引、サービスの処理で一般的に使用される統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

題材には、以下が含まれます。

• データのインポートとフォーマット
• 棒グラフ
• ヒストグラム
• 箱ひげ図
• Pareto図
• 散布図
• 表とカイ2乗分析
• 位置と変動の測定
• t検定
• 比率検定
• 等分散性検定
• 検出力とサンプルサイズ
• 相関
• 単回帰と重回帰
• 一元配置分散分析（ANOVA）

前提条件：  なし

医療機器用Minitab Essentials

この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用して効果的にデータ分析を実行する方法を学習します！Minitabを使用すると、データのインポート、データを探索するための適切な統計的アプローチの開発、説得力のあるグラフ作成と解釈、および結果のエクスポートを練習します。このコースでは、現実のさまざまな医療機器データセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈して工程の問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデルツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

このコースでは、医療機器業界で一般的に見られる統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

題材には、以下が含まれます。

• データのインポートとフォーマット
• 棒グラフ
• ヒストグラム
• 箱ひげ図
• Pareto図
• 散布図
• 表とカイ2乗分析
• 位置と変動の測定
• t検定
• 比率検定
• 等分散性検定
• 同等性検定
• 検出力とサンプルサイズ
• 相関
• 単回帰と重回帰
• 一元配置分散分析（ANOVA）
• 多変量分散分析（ANOVA）

前提条件： なし

医療用Minitab Essentials

この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用してデータ分析にかかる時間を最小限に抑える方法を学習します。データのインポート、データを探索するための適切な統計的アプローチの開発、説得力のあるグラフと解釈、および結果のエクスポートを練習します。現実のさまざまなデータセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈して工程の問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデルツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

このコースでは、医療で一般的に使用される統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

題材には、以下が含まれます。

• データのインポートとフォーマット
• 棒グラフ
• ヒストグラム
• 箱ひげ図
• Pareto図
• 散布図
• 表とカイ2乗分析
• 位置と変動の測定
• t検定
• 比率検定
• 等分散性検定
• 検出力とサンプルサイズ
• 相関
• 単回帰と重回帰
• 一元配置分散分析（ANOVA）

前提条件： なし

製薬用Minitab Essentials

この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用してデータ分析にかかる時間を最小限に抑える方法を学習します！データのインポート、データを探索するための適切な統計的アプローチの開発、説得力のあるグラフと解釈、および結果のエクスポートを練習します。現実のさまざまな製薬データセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈して工程の問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデルツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

このコースでは、製薬業界で一般的に見られる統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

題材には、以下が含まれます。

• データのインポートとフォーマット
• 棒グラフ
• ヒストグラム
• 箱ひげ図
• Pareto図
• 散布図
• 表とカイ2乗分析
• 位置と変動の測定
• t検定
• 比率検定
• 等分散性検定
• 同等性検定
• 検出力とサンプルサイズ
• 相関
• 単回帰と重回帰
• 一元配置分散分析（ANOVA）
• 多変量分散分析（ANOVA）

前提条件： なし

統計的品質 分析

このコースでは、製造および工学の測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを育てます。当社の専門家が、統計的工程管理の基礎と、これらの重要な質的ツールが製造工程を改善、管理するために必要な証拠をどのように提供できるかについてお教えします。Minitabのさまざまな種類の管理図を、工程のいつ、どこで使うべきかを察知するスキルを育てます。重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。

このコースでは、製造工程に関連する品質ツールを教えることに重点が置かれています。

題材には、以下が含まれます。

• ゲージR&R
• 破壊試験
• ゲージの線形性と偏り
• 属性一致
• 変数および属性管理図
• 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析

前提条件： Minitab Essentials

サービス品質用統計的品質 分析

このコースでは、統計的工程管理の基礎と、これらの重要な質的ツールが工程を改善、管理するために証拠をどのように提供できるのかがわかります。測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを磨きます。さらに、Minitabのさまざまな種類の管理図を、いつ、どこで使うべきかを察知するスキルを育てます。重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。

このコースは、サービス業界に関連する質的ツールの指導に重点を置いています。

題材には、以下が含まれます。

• 2値、名義、順序データの属性一致
• カッパとケンドールの係数
• ゲージR&R
• 変数および属性管理図
• 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析

前提条件： サービス品質用Minitab Essentials

医療機器用統計品質分析

このコースでは、測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを習得します。統計的工程管理の基礎と、これらの重要な質的ツールが医療機器工程を改善、管理するために必要な証拠をどのように提供できるかを学びます。Minitabのさまざまな種類の管理図を、工程のいつ、どこで使うべきかを察知するスキルを育てます。さらに、重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を検証する方法を学びます。

このコースでは、医療機器工程に関連する品質ツールを教えることに重点が置かれています。

題材には、以下が含まれます。

• ゲージR&R
• 破壊試験
• ゲージの線形性と偏り
• 属性一致
• 変数および属性管理図
• 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析
• 受け入れ標本抽出

前提条件：医療機器用Minitab Essentials

医療用統計的品質分析

測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを磨きます。統計的プロセス管理の基礎と、これらの重要な質的ツールが工程を改善、管理するための証拠をどのように提供できるかを学びます。Minitabのさまざまな種類の管理図を、工程のいつ、どこで使うべきかを察知するスキルを練習します。重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。

このコースは、医療業界に関連する質的ツールの指導に重点を置いています。

題材には、以下が含まれます。

• 2値、名義、順序データの属性一致
• カッパとケンドールの係数
• ゲージR&R
• 変数、属性、希事象管理図
• 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析

前提条件：医療用Minitab Essentials

製薬用統計的品質分析

測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを磨く用意をしましょう！統計的工程管理の基礎と、これらの重要な質的ツールが工程を改善、管理するために証拠をどのように提供できるのかがわかります。Minitabのさまざまな種類の管理図を、工程のいつ、どこで使うべきかを察知するスキルを練習します。さらに、重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を検証する方法を学びます。

このコースでは、製薬工程に関連する品質ツールを教えることに重点が置かれています。

題材には、以下が含まれます。

• ゲージR&R
• 破壊試験
• ゲージの線形性と偏り
• 属性一致
• 変数および属性管理図
• 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析
• 受け入れ標本抽出

前提条件：製薬用Minitab Essentials

要因計画 (DOE)

Minitabの直感的な実験計画法のインターフェースを使用して、さまざまな完全実施要因計画と一部実施要因計画を生成する方法を学びます。実際的な応用で、無作為化、反復、ブロッキングの概念が賢明な実験の実践の基礎を整える方法を示します。結果データを正しく分析し、効果的かつ効率的に実験の目的に到達するのに必要なスキルを育てます。

Minitabのカスタマイズ可能で強力なグラフ表示を使用して、実験結果を解釈および伝達します。次に、結果を用いることで、製品および工程を改善し、重要な応答変数に影響を与える重要な要因を探し、工程の変動を減らし、研究開発プロジェクトを促進する方法を学習します。

題材には、以下が含まれます。

• 要因実験計画
• 正規効果プロットと効果Pareto
• 検出力とサンプルサイズ
• 主効果、交互作用、3次元プロット
• 中心点
• 重ね合わせ等高線図
• 多応答最適化

前提条件： Minitab Essentials

医療機器用要因計画 (DOE)

Minitabの直感的な実験計画法のインターフェースを使用して、さまざまな完全実施要因計画と一部実施要因計画を生成する方法を学びます。実際的な医療機器の応用で、無作為化、反復、ブロッキングの概念が賢明な実験の実践の基礎を整える方法を示します。結果データを正しく分析し、効果的かつ効率的に実験の目的に到達するのに必要なスキルを育てます。

Minitabのカスタマイズ可能でパワフルなグラフの表示を用いて、製品および工程を改善し、重要な応答変数に影響を与える重要な要因を探し、工程の変動を減らし、研究開発プロジェクトを促進するために、実験結果を解釈、伝達します。

題材には、以下が含まれます。

• 要因実験計画
• 正規効果プロットと効果Pareto
• 検出力とサンプルサイズ
• 主効果、交互作用、3次元プロット
• 中心点
• 重ね合わせ等高線図
• 多応答最適化

前提条件：医療機器用Minitab Essentials

製薬用要因計画 (DOE)

このコースでは、Minitabの直感的な実験計画法のインターフェースを使用して、完全実施要因計画と一部実施要因計画を生成する方法を学びます。実際的な医療機器の応用で、無作為化、反復、ブロッキングの概念が賢明な実験の実践の基礎を整える方法を示します。結果データを正しく分析し、効果的かつ効率的に実験の目的に到達するスキルを磨きます。

Minitabのカスタマイズ可能なグラフ表示を使用して、実験結果を解釈および伝達します。結果を用いることで、製品および工程を改善し、重要な応答変数に影響を与える重要な要因を探し、工程の変動を減らし、研究開発プロジェクトを促進することができます。

題材には、以下が含まれます。

• 要因実験計画
• 正規効果プロットと効果Pareto
• 検出力とサンプルサイズ
• 主効果、交互作用、3次元プロット
• 中心点
• 重ね合わせ等高線図
• 多応答最適化

前提条件： 製薬用Minitab Essentials

統計的品質 分析の追加題材

工程の改善、管理に役立つ追加的なツールを学びながら、製造統計的品質分析コースの基本概念を踏襲します。このコースでは、複数のゲージまたは一部の複数の位置から製造測定システムおよび工学測定システムを正しく評価、認定するのに必要なスキルを育てます。ロット全体の合否を判断できるよう、ロットの抜き取り品を評価する方法を学びます。さらに、珍しい事象や時間のかかるデータを扱う管理図の知識を広げます。

重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。このコースでは、製造工程に関連する品質ツールを教えることに重点が置かれています。

題材には、以下が含まれます。

• GAGE R&R拡張
• 直交回帰
• 許容限界区間
• 受け入れ標本抽出
• 間・内分析
• EWMA、短期、希事象を含む管理図

　前提条件：Minitab Essentials、統計的品質分析

品質用 非正規データの分析

追加的なツールを学びながら、製造統計的品質分析コースの基本概念を踏襲します。データの偏り、極端な外れ値、マルチモーダル、またはクラスター化されている場合、品質レベルを測定し、工程能力を評価するスキルを開発します。非正規データの存在下で特殊原因の変動を正しく特定する方法を学ぶことで、管理図の知識を広げます。

グラフ法と統計検定を使用して非正規データを検出し、分析に適した分布または変換を選択する方法を学びます。さらに、測定解像度とサンプルサイズが低い場合の正規性検定への影響についても理解します。

題材には、以下が含まれます。

• 確率プロット
• 正規性の検定
• 非正規データの能力分析
• Box-Coxおよびジョンソン変換
• 多変数能力分析
• 許容限界区間
• 個人管理図
• 複数の故障モード分析

前提条件：Minitab Essentials、統計的品質分析

統計モデル

追加的な統計モデルツールを学びながら、Minitab Essentialsコースの基本分析概念を踏襲します。新しいツールは、変数間の関係を明らかにし、説明するのに役立ちます。実例により、モデルツールが重要な入力や、工程の変動の原因を明らかにする方法を説明します。

統計モデルを使用して工程が異なる条件のもとでどのように進むかを調査する方法を、学びます。このコースでは、より良く工程を理解するのに役立ち、改善を検証する技術を学びます。

題材には、以下が含まれます。

• 重回帰とステップワイズ回帰
• 非線形回帰
• 偏最小二乗
• 共分散のある多変量分散分析
• ネストとランダム要因
• 多変量分散分析（MANOVA）
• 二値および名義ロジスティック回帰

前提条件：Minitab Essentials

サービス品質用統計モデル

サービス業界に実際に存在する問題からデータを分析して、利用できる統計ツールのセットを拡張します。変数間の関係を探り、説明するためのツールで、分析スキルを高めます。さらに、時間の効果と影響に関連するデータで特徴を探し、説明する方法、将来の工程の行方を予測する方法を学びます。

グラフのアプローチや量的アプローチを用いて、異なる要因が重要な質的特徴に及ぼすそれぞれの影響の類似性と差を説明できるようにします。重要な事象の発生確率に要因が及ぼす影響を見つけ、定量化する方法を学びます。

題材には、以下が含まれます。

• 多変量分散分析（ANOVA）
• 二値ロジスティック回帰
• 要因計画
• 予測を含む時系列ツール
• 季節性と分解
• ベストサブセットおよびステップワイズを含む重回帰

前提条件：サービス品質用Minitab Essentials

応答曲面計画

基本の2レベルの完全実施要因計画と一部実施要因計画の知識を、工程最適化にぴったりになるまで広げます。MinitabのDOEインターフェイスを使用して、応答曲面計画を作成する方法を学びます。さらに、二次関数を含むモデルを使用して実験結果を分析し、最適な因子設定を見つけます。

重要な工程情報の入手に必要なリソースに敏感になりつつ、その情報の発見内容のバランスを取る逐次実験などの技術を用いて、実際に実験を行う方法を学びます。さらに、同時に複数の応答を最適化する要因設定の探し方を学びます。

題材には、以下が含まれます。

• 中心複合計画およびBox-Behnken計画
• 最も急な下降の計算
• 重ね合わせ等高線図
• 多応答最適化

前提条件： Minitab Essentials、要因計画 (DOE)

DOEの実践

応答変数またはデータ収集工程の性質により、従来の因子設計と応答曲面計画の分析に変更が必要になる、一般的なDOEシナリオを処理する方法を学びます。欠損データや変更が難しい要因など、実際によく遭遇する実験的な状況の手法を開発します。さらに、応答に影響を与える可能性があるが、実験で制御できない変数（共変量）を考慮する方法についての理解を深めます。

重要な製品または工程の特性を最適化しながら、コストまたは変動性を最小限に抑える機会を探ります。欠陥などの重要な事象の発生確率に要因が及ぼす影響を見つけ、定量化する方法を学びます。

題材には、以下が含まれます。

• ノイズ要因または共変量が応答に与える影響を調査する
• 変更しにくい要因で設計を作成し、実行する
• スクリーニングDOEの作成と実行
• コストや変動性を最小限に抑えながら対応を最適化する
• 二値応答でDOEを分析する

　前提条件：前提条件：Minitab Essentials、 要因計画 (DOE)

配合および混合設計

製薬、化学、食品、消費財業界で一般的に見られるような、成分の混合やブレンドを伴う工程の実験設計とデータ分析の原則を学びます。Minitabのわかりやすいインターフェースを利用することで、混合工程に関連する重要な工程情報を研究し、発見するように設計された実験を作成し、実験リソースを最小限に抑えます。グラフ出力と統計出力を解釈して混合物の混合特性を理解し、1つ以上の重要な工程特性を最適化するために必要な適切な製剤の選択方法を学びます。

題材には、以下が含まれます。

• Simplex LatticeおよびCentroid設計
• 上下の制約
• 疑似成分
• 極限詩の設計
• 混合工程変数設計
• 混合量設計

前提条件：前提条件：Minitab Essentials、 要因計画 (DOE)

信頼性の紹介

グラフ分析方法と量的分析方法を用いて、製品の寿命特性を割り出します。打ち切りデータおよび非打ち切りデータを含むケーススタディを探り、信頼性で一般的な幅広いデータ構造を正しく取り扱う方法を学びます。

故障率をモデル化し、危険機能を理解するために使用される一般的な分布を調べて、適切な分布を選択するために必要なスキルを開発できるようにします。製品故障がさまざまな故障タイプから生じる場合、製品の信頼性をモデル化します。

題材には、以下が含まれます。

• パラメトリック分布分析およびノンパラメトリック分布分析
• 推定および実証検定計画
• 成長曲線
• 多重故障モード
• 保証予測
• ワイベイズ (Weibayes) 分析

前提条件：Minitab Essentials

高度な信頼性

このコースでは、説明変数が製品寿命に及ぼす影響を研究し、説明します。製品故障の要因と共変量の影響および製品の母集団への故障リスクを割り出します。 妥当な時間で信頼性の高い製品の信頼性推定値を取得する方法、それらの部品がいつ故障するかを評価する方法を学びます。

適切なサンプルサイズを確立し、加速寿命試験のストレスレベルに適切なユニット数を割り当てる方法を理解し、故障の確率にストレス変数が及ぼす影響を割り出します。試験研究と現場の両方で、適切な確率モデルを使用して、製品が実際に使われるようになった時の重要な寿命特性を予測することに重きが置かれます。

コース参加者は、以下のことができるようになります。

• 信頼性分布の比較
• 寿命データで回帰の概念と用途を理解する
• 加速寿命試験を使用して、製品の故障確率を判断する

前提条件： Minitab Essentials、信頼性の紹介

回帰モデルおよび予測

「分析の基礎」で学んだ基本的な統計分析の概念をさらに深めるご準備はできていますか？ このコースでは、統計モデルツールを使用して変数間の関係を探り、説明する方法を学びます。時間の効果と影響に関連するデータで特徴を探し、説明する方法、将来の行方を予測します。

このコースでは、重要な事象の発生確率に入力変数が及ぼす影響を見つけ、定量化する方法を学びます。実例により、モデルツールを使用して重要な入力や、データの変動の原因を明らかにする方法を学びます。

題材には、以下が含まれます。

• 散布図 
• 相関 
• 単回帰 
• 指数平滑化を含む時系列ツール 
• トレンド分析 
• 分解 
• 重回帰とステップワイズ回帰 
• 二値ロジスティック回帰 
• 検証のある回帰 

前提条件： 分析の基礎またはMinitab Essentials

機械学習

このコースでは、実際の問題例を使用してデータ分析スキルを拡張し、変数間の関係を探り、説明する方法を学びます。CART^®などの教師あり機械学習技術を使用して履歴データにあるパターンを分析し、より良い洞察を得て、潜在的なリスクを特定し、改善の機会を探し、将来を予測する方法を学びます。

クラスタリングなどの教師なし機械学習ツールを使用して、 データ内の自然分割を検出し、観測値または変数を同質のセットにグループ化します。さらに、データの次元性を、元のデータを無相関変数のセットに変換することで、削減します。

題材には、以下が含まれます。

• 判別分析
• 検定セット検証
• k分割検証
• CART^®分類
• 相関
• CART^®回帰
• クラスター分析

前提条件：分析の基礎、回帰モデルおよび予測、またはMinitab Essentials

高度な機械学習

実際に存在する問題のデータを分析して、変数間の関係を探り、説明することで、分析を次のレベルに引き上げます。CART木は、複雑な関係を解釈するためにシンプルな木の構造を活用するものです。しかし多くの場合、予測能力は、多数の単純な モデル（または木）を作成し、それらを1つの最終モデルに統合する、より強力なモデルを使用することで改善できます。 MARS^®、TreeNet^® 、Random Forests^® などの高度なモデリング手法を使用して、履歴データで見つかったパターンを分析し、より良い洞察を得て、潜在的なリスクを特定し、改善の機会を探し、将来について予測する方法を学びます。 注：このコースでは、アドオン予測分析モジュールのサブスクリプションが必要です。

題材には、以下が含まれます。

• 検証
• CART^®分類
• TreeNet^®分類
• Random Forests^®分類
• 相関
• MARS^®回帰
• CART^®回帰
• TreeNet^®回帰
• Random Forests^®回帰
• 主要な予測変数の検出
• 自動化機械学習モデル

前提条件：分析の基礎、回帰モデルおよび予測、機会学習、またはMinitab Essentialsと機械学習

MINITABでの 分析の自動化

Minitabでの分析を自動化し、マクロで時間を節約する方法をご覧ください！Minitabのコマンド構文を使用して、データベースからデータを瞬時にインポートし、構造化が不十分なExcelファイルを操作して、統計分析を実行するマクロを記述する方法を学びます。これらはすべて、ユーザー入力を最小限に抑えて実行できます。この実践コースを修了すると、独自のカスタムマクロを作成して実行できるようになります。

題材には、以下が含まれます。

• コマンドライン
• 実行による分析の自動化
• マクロの作成
• Minitabのカスタマイズ
• 管理ステートメント

前提条件：Minitab Essentials

ENGAGE ESSENTIALS

この基礎 コースでは、Engageを効果的にナビゲートし、ソリューション内で品質改善プロジェクトを効率的に作成および管理する方法を学びます。プロジェクトロードマップを活用して、さまざまなプロジェクトツールを挿入し、整理する能力を開発します。マップ、ブレインストーミングツール、フォーム上のデータを操作します。プロジェクト全体およびダッシュボードでデータを共有する方法を理解します。

ワークフローを通じてアイデアを作成し、プロジェクトフェーズゲートレビューを管理する方法を明らかにします。ダッシュボードを介して一元化されたレポートにアクセスし、プロジェクト全体の概要メトリックを表示します。

題材には、以下が含まれます。

• データ共有
• 工程マップ
• バリューストリームマップ
• フィッシュボーンを含むブレインストーミングツール
• フォームと分析キャプチャ
• プロジェクト
• ワークフロー
• ダッシュボード

前提条件： なし

Engage構成

サンドボックス内のさまざまな重要な機能を使用して、組織固有のニーズに合わせてEngageをカスタマイズする方法を学びます。最もよく使用する方法論に合わせて、プロジェクトテンプレートを構築およびカスタマイズする方法を明らかにします。マップ、ブレインストーミングツール、フォーム用のカスタムツールテンプレートを作成します。プラットフォームの強力なデータ共有機能を推進するカスタムデータフィールドを作成および編集します。フォームをサブスクリプションのデータフィールドに接続し、個々のプロジェクト内およびダッシュボードでこのデータを共有できるようにする方法を学びます。

プロジェクトデータがダッシュボードにまとめられる方法を理解し、フィルター、概要、列セットを使用してカスタムダッシュボードレポートを作成します。ワークフロー設定を確立し、アイデア提案を精査する運営委員会と、アクティブなプロジェクトのフェーズゲートレビューを管理する審査委員会を設定します。

題材には、以下が含まれます。

• Engageサンドボックス
• プロジェクトテンプレート
• ツールテンプレート
• フォームテンプレート
• データフィールドとデータ共有
• 管理
• データ入力テーブル
• ダッシュボード構成
• ワークフロー構成
• 電子メール通知

前提条件：Engage Essentials

モンテカルロ・シミュレーション

このコースでは、モンテカルロ・シミュレーションの概念と方法論を紹介します。モンテカルロ・シミュレーションとは、システムのリスクと不確実性を説明する定量分析です。モンテカルロ・シミュレーションを使用すると、システムが新製品、製造ライン、財務活動、プロジェクト作業などであるかどうかにかかわらず、入力の変動性を考慮することで出力の変動性を完全に調査できます。

モデルへの入力を定数値ではなく分布として理解し、次のような質問に答えるスキルを開発します。入力変動は応答変動にどのように影響しますか？ 入力の変動を考慮すると、工程は実際にどの程度有能ですか？ どの入力が応答に最も多くの変動を与えますか？ モンテカルロ・シミュレーションを使用して、システムの動作をモデル化する方法を学びます。 

題材には、以下が含まれます。

• モンテカルロの概念と応用
• 確率分布
• 線形モデル
• Minitabを使用した応答最適化機能
• Minitab Workspaceを使用したモンテカルロ・シミュレーション
• 感度分析
• パラメータの最適化

前提条件：Minitab Essentials、要因計画 (DOE)