각 학습 트랙은 산업 또는 비즈니스 응용 프로그램에 가장 적합한 통계 기법 및 도구에 대해 교육할 수 있도록 설계되었습니다. 어떤 트랙이 가장 적합한지 알고 싶으십니까?

제조 공정 개선

강좌: Minitab Essentials | 통계 품질 분석 | 요인 설계

가장 인기 있는 제조 관련 강좌인 이 트랙은 제품 및 공정을 효과적으로 분석하고 개선하기 위한 토대를 제공합니다. 결과가 목표대로인지 평가하고 변수들 간의 관계를 탐구하고 직경, 압력, 경도 등의 측도를 포함한 예제를 사용하여 결함을 최소화하기 위한 다양한 그래픽 및 통계 도구가 제공됩니다.

제조 공정 개선
실험 설계 및 공정 최적화

실험 설계 및 공정 최적화

강좌: Minitab Essentials | 요인 설계 | 반응 표면 설계

이 트랙에서는 실험을 효과적으로 계획하고 설계된 실험을 분석하기 위해 다양한 실험계획법 기법을 사용하는 방법을 강조합니다. 중요한 품질 관리 조치에 영향을 미치고 제품 결과 및 공정 성능을 최적화하는 주 요인을 식별하는 방법을 배웁니다.

공정 관리 및 능력

강좌: Minitab Essentials | 통계 품질 분석 | 통계 품질 분석의 추가 주제

이 트랙은 SPC에 대한 이해 및 적용에 중점을 두면서 측정 시스템이 믿을 만한지 검증하고, 공정이 안정적인지 확인하고, 공정이 고객 사양을 만족할 수 있는지 평가하기 위한 데이터 분석 기법에 대해 다룹니다.

공정 관리 및 능력
의료 장비

의료 장비

강좌: 의료 장비용 통계 도구

이 트랙은 의료 장비 산업에서 널리 사용되는 통계 도구의 이용에 대해 다룹니다. 변동 및 결함을 이해하고, 제품의 유통 기한을 결정하고, 공정이 고객 사양을 만족할 수 있는지 평가하고, 검증된 공정의 안정성을 감시하기 위한 데이터 분석 기법을 사용하는 방법을 배웁니다.

제약

강좌: 제약 산업용 통계 도구

이 제약 트랙은 FDA 공정 검사 가이드라인의 각 단계에 통계 도구를 효과적으로 적용하기 위한 토대를 제공합니다. 제품 변동 및 결함을 이해하고, 유통 기한을 결정하고, 공정이 사양을 만족할 수 있는지 평가하고, 검증된 공정의 안정성을 감시하기 위한 데이터 분석 기법을 사용하는 방법을 배웁니다.

제약
헬스케어

헬스케어

강좌: 헬스케어에 관한 Minitab Essentials | 헬스케어에 대한 통계 품질 분석

이 트랙은 입증된 품질 관리 방법을 사용하여 바람직한 결정을 내리는 데 중점을 두고 헬스케어 산업의 데이터를 분석하기 위한 포괄적인 툴킷을 제공합니다. 공정이 목표대로인지 평가하고, 변수들 간의 관계를 조사하고, 주기 시간, 재허가, 등급, 매출 등의 측도를 사용하여 결과를 개선하는 데 필요한 데이터 분석 기법을 배웁니다.

서비스

비즈니스 과정 개선

강좌: Minitab Essentials | 통계 품질 분석 | 통계 모델링

가장 인기 있는 서비스 관련 강좌인 이 트랙은 금융 및 관련 산업에서 데이터를 효과적으로 분석하기 위한 토대를 제공합니다. 공정이 목표대로인지 평가하고 변수들 간의 관계를 탐구하고 시간, 등급, 매출 등의 측도를 포함한 예제를 사용하여 결함을 최소화하기 위해 다양한 그래픽 및 통계 기법을 적용하는 방법을 배웁니다.

비즈니스 과정 개선
제품 신뢰도

제품 신뢰도

강좌: Minitab Essentials | 신뢰도 소개 | 고급 신뢰도

이 트랙에서는 제품 수명을 평가하기 위한 그래프 및 통계 신뢰도 도구를 사용하는 방법을 다룹니다. 가속 수명 검사를 수행하고, 어떤 요인이 제품 오류에 영향을 미치는지 확인하고, 보증 예측을 수행하기 위한 데이터 분석 기법에 대해 배웁니다.

예측 분석

강좌: 분석 | 회귀 모델링 및 예측 | 머신러닝 기초

이 트랙에서는 예측 분석에 대한 기초를 다룹니다. 통계, 모델링 및 머신러닝을 응용해 과거 데이터에서 발견되는 패턴을 분석하여 더 나은 심층 정보를 얻고 잠재적인 위험을 파악하고 개선 기회를 찾아보고 미래에 대한 예측을 수행하는 방법을 배웁니다.

예측 분석
변수들 간의 관계 탐구

변수들 간의 관계 탐구

강좌: Minitab Essentials | 통계 모델링

핵심성과지표를 포함한 관계를 효과적으로 설명하고 변동의 문제 원인을 밝히는 방법을 배웁니다. 이 트랙에는 여러 그룹을 비교하고, 상관 관계를 이해하고, 변수들 간의 선형 및 비선형 관계를 모두 모델링하기 위한 데이터 분석 기법이 포함됩니다.

개인 학습 프로그램 구축

초급 수준에서 상급 수준까지 준비된 개별 강좌 중에서 선택하여 맞춤 학습 프로그램을 만듭니다. 강사에게 학생의 데이터를 검토하고 강좌가 학생의 프로젝트에 어떻게 적용되는지를 시연해 주도록 예약하여 현장 교육에 가치를 추가합니다.