• 学習トラック

    医療機器

    この4日間のコースでは、統計的手法を効果的に使用して製造工程を分析、改善、検証するための基礎を参加者にご提供します。

    工程技師、研究開発チームのメンバー、品質専門家など、医療機器の工程に統計ツールを適用する方法を理解する必要のある人に最適です。

    変動と故障を理解し、工程が顧客の仕様を満たすかを評価し、検証された工程の安定性をモニタリングするのに必要なデータ分析技術を学びます。

    統計的原則は、例と実践を通して示されます。すべてが、Minitab Statistical Softwareによってサポートされています。

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  • 1~4日目
  • 医療機器向けの統計ツール

    製造

    医療機器業界で一般的に使用されているMinitabツールの使い方を学びます。状況に合った適切なツールを選択する方法、結果を正しく解釈する方法を理解して、データ分析の正しい統計的アプローチを発展させていきます。簡単なデータの入力および出力のエクスポートの方法を学びます。

    工程平均が目標値を外れているか、2つの平均値に大きなさがあるかを判断したり、工程変更が重要な応答に大きな影響を及ぼしていないかを示したりする重要な統計的概念の基本を学びます。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品質を評価する方法を学びます。製品の特定ロットを出荷しても良いかを判断できるよう、出荷検査でロットの抜き取り品を評価する方法を学びます。品質特性に不可欠な改善の実験計画法の応用の仕方を学びます。

    すべての応用で、医療機器業界で一般的に使用されている統計的手法の実地応用に基づく、優れた業務決定に重点が置かれています。

    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
    • 散布図
    • 検出力と標本の大きさの判断
    • t検定
    • 同等性検定
    • 比率検定
    • 許容限界区間
    • 変数および属性管理図
    • 回帰
    • 一元配置分散分析(ANOVA)
    • 多変量分散分析(ANOVA)
    • 実験計画法(DOE)
    • 属性一致分析
    • ゲージ R&R
    • 属性受け入れ標本抽出
    • 正規データと非正規データの能力分析

    前提条件:

    なし。このコースを、実践において、応答曲面法と実験計画法の前提条件として使用できます。

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