• 학습 트랙

    제약

    이 4일 트랙에서는 제약 공정의 타당성 검증을 위해 통계 방법을 효과적으로 사용하기 위한 토대를 참가자에게 제공합니다.

    이 트랙은 공정 엔지니어, 연구개발 팀원, 기타 제약 공정을 위해 통계 도구 사용 방법을 이해해야 할 품질 관리 전문가에게 적합합니다.

    제품 변동 및 결함을 이해하고, 유통 기한을 결정하고, 공정이 사양을 만족할 수 있는지 평가하고, 검증된 공정의 안정성을 감시하는 데 필요한 데이터 분석 기법을 탐구합니다.

    통계 원리는 실제 사례 및 연습을 통해 제시되며, 모두 Minitab Statistical Software에서 지원합니다.

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  • 1-4일차
  • 제약 산업용 통계 도구

    제조

    제약 산업에서 일상적으로 사용되는 Minitab 도구를 적용하는 방법을 배웁니다. 특정 시나리오에 맞는 도구를 선택하고 분석 결과를 올바로 해석하는 방법을 이해함으로써 데이터 분석에 바람직한 통계 접근 방법을 개발합니다. 데이터를 쉽게 가져오고 출력을 내보내는 방법을 배웁니다.

    공정 평균이 목표를 벗어났는지, 두 평균값이 크게 다른지 여부를 확인하고 공정 변경이 중요한 반응에 큰 영향을 미치지 않는지를 입증하는 데 있어 중요한 통계 개념의 기초를 배웁니다. 측정 시스템을 성공적으로 평가 및 인증하는 데 필요한 기술을 개발합니다. 중요한 공정 능력 분석 도구를 활용하여 내부 및 고객 규격을 기준으로 공정을 평가하는 방법을 이해합니다. 로트의 제품 중 램덤화 표본을 평가하여 전체 로트를 수락할지 거부할지 여부를 결정하는 방법을 배웁니다.

    공정 개선을 위해 DOE를 적용하는 방법을 이해합니다. 제품의 유통 기한을 결정하기 위해 안정성 분석을 사용하는 방법을 배웁니다. 모든 응용 프로그램은 제약 산업에 널리 사용되는 통계 기법을 실제로 적용하여 바람직한 비즈니스 결정을 내리는 데에 중점을 둡니다.

    강좌 주제:

    • 데이터 가져오기 및 서식 설정
    • 막대 차트
    • 히스토그램
    • 상자 그림
    • 산점도
    • 검정력 및 표본 크기 결정
    • t-검정
    • 동등성 검정
    • 비율 검정
    • 공차 구간
    • 변수 및 계수형 관리도
    • 회귀 분석
    • 일원 분산 분석
    • 다중 변수 분산 분석
    • 실험계획법
    • 계수형 합치도 분석
    • Gage R&R
    • 속성 합격 표본 추출
    • 정규 및 비정규 데이터에 대한 공정 능력 분석

    전제 조건:

    없음. 이 강좌는 실행 중인 반응 표면 설계 및 DOE의 전제 조건으로 사용할 수 있습니다.

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