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PC実習付


MTシステム(判別のためのMT法と予測のためのT法)の原理の理解と
実践につなげるための知識の修得

 

■開催日時:2019年05月24日(金)10:30〜16:30

■会場:商工情報センター(カメリアプラザ) 9F 研修室

■定員:30名

■受講料:49,980円(税込、昼食・資料付き/1人)
※最新のセミナー情報を「配信可」にすると割引適用(登録無料)

割引受講料
47,250円(税込、資料付き/1人) 49,980円(税込、資料付き/2人)
主催者:(株)R&D支援センターからのセミナー・関連製品情報の配信を可とした際に、
割引適用いたします。
申込ページの「通信欄」に“配信可・Eメール” or “配信可・郵送” or 
“配信可・FAX”とご記入ください。

■主催:(株)R&D支援センター

■講師:アマノ(株)タイム開発部 専門課長 鈴木 真人 氏

<略歴>
1958年 静岡県生まれ
1982年 芝浦工業大学 工学部 機械工学科 卒業
同年  アマノ株式会社入社
 以後、同社にて、タイムレコーダ、駐車場管理機器、集塵機、清掃機、電解水生成装置、
 デジタルタイムスタンプ、電子書名等の商品ならびに技術開発を担当。
2009〜2010年 産業技術大学院大学 客員研究員(テーマ 最適化技術研究)
【資格】
品質管理検定1級、統計士、データ解析士
生涯学習2級インストラクター(統計)
【著作】
「バーチャル実験で体得する 実践・品質工学」 日刊工業新聞 2007
「試して究める!品質工学 MTシステム解析法入門」 日刊工業新聞 2012
「めざせ!最適設計 実践・公差解析」 日刊工業新聞 2013
「今度こそ納得!難しくない品質工学」 日刊工業新聞 2016 
「独習!信号処理」 秀和システム 2017
「これで納得!即実践!分散分析と実験計画法」 日刊工業新聞 2018
「品質工学のススメ」 EDN Japan 2009 7月号
【論文】
『自動搬送車のための音源探知技術の最適化』 品質工学会 2010
『自動搬送車のための音響誘導技術の最適化』 品質工学会 2011
『「MT法を用いたFFT重心監視」による信号監視システムの提案』 品質工学会 2018
「開発・設計における品質工学の有用性について」2010 3月 産業技術大学院大学 紀要第3号
「品質工学における回帰寄与率SN比の提案」2010 12月 産業技術大学院大学 紀要第4号
「品質工学MTシステムを用いた筆圧情報による本人識別」2012 2月 産業技術大学院大学 紀要第5号

■特典:
セミナーテキストとは別に『試して極める!品質工学 MTシステム解析法入門』をお渡しいたします。
セミナーテキストは1名につき1冊配布いたしますが、当書籍は1口につき1冊の配布となります。

講師が開発したMTシステムの4つの手法を実行できるExcel VBAと
統計学の理解を支援するツールなどの教材を収録したDVDを配布します。

■持参物:ノートPC (なくても受講は可能です)
当日演習などで使用するファイル群については、事前に配布予定です。
USBメモリー、SDカードリーダー、外付け光学ドライブなどを
持参いたしますので、お持ちいただくPCに光学ドライブは不要です。

■習得できる知識
1.強力な判別技術であるMT法の原理となる考え方、および、実務で活用するための知識など
2.予測のためのT法の原理と関連する品質工学のSN比の考え方、および、実務で活用するときの
  注意点など
3.MT法、T法の原理を理解するうえで不可欠となる統計学の基礎知識
4.すぐに実務で活用できる講師がExcel VBAで制作したMT法、T法の実行ツールの使い道と使い方の
  知識
5.講師が考案したMT法で解析した結果の可視化技術
6.講師が考案したT法における質的変数(言語データ)の数量化データの最適化方法

■趣旨
 MTシステムはモノゴトの特徴や状態を判別・予測・認識するために、品質工学の世界から提案
された汎用技術です。判別のための『MT法』はビッグデータの解析やIoT技術を実現するために
有効な機械学習の一手法ととらえることができ、イプシロンロケットの自律管制制御技術として
採用されています。
[web] 
ロケットに実装された多数のセンサーやアクチュエーターから集まった情報(ビッグデータ)を
もとに、ロケットの状態・状況を正しく判断できるのがMT法です。また、MT法の活用事例を講師が
YouTubeにアップしていますのでご覧ください。
[YouTube] ← 音響信号の異常を検知する事例です
[YouTube]  ← 缶詰の中身を判別する事例です
[YouTube] ← 声の音質とキーワードによる個人
認証技術です

 また、MTシステムのファミリーには多数の項目の情報から、別の“ある特性値”を予測する
『T法』も確立しています。こちらもビッグデータの活用やIoT への展開が非常に期待されている
汎用技術です。
本講習では、MT法とT法の考え方や原理から、実際での活用事例、そして、ビッグデータやIoTとの
かかわりの解説だけでなく、講師がExcel VBAで制作した解析ツールを実際に使っていただき、その
効果を体験していただくことを目的としています。あわせて、MTシステムの原理やこれを正しく
使うために必要となる統計学の基礎知識もシミュレーションツールなどを使い、わかりやすく解説
いたします。


1.MTシステムの概要
 1-1 幸福な家庭と不幸な家庭(アンナ・カレーニナより)
 1-2 2次元平面でのマハラノビス距離とは
 1-3 多次元空間でのマハラノビス距離
 1-4 モーターの品質評価への活用事例
 1-5 ビッグデータやIoTとのかかわり

2.MTシステムを理解するための統計学の基礎知識
 2-1 統計学の意味
 2-2 基本統計量(平均、偏差平方和、分散、標準偏差 そしてデータ数)
 2-3 正規分布とカイ2乗分布
 2-4 統計学上の事実(分散の加法性と中心極限定理)

3.MT法の実際
 3-1 2011年夏の節電活動をMT法で評価すると
 3-2 ツールを使ってみる(使い道と使い方)
 3-3 等確率楕円の相関図
 3-4 多変量の情報を認識しやすいように可視化する(チャーノフの顔グラフ)

4.T法の実際
 4-1 T法の原理
 4-2 SN比の思想と考え方、そして、その特徴
 4-3 T法 計算式が意味することとは?
 4-4 夏の電力需要を予測してみよう(ツールの使い方)
 4-5 質的変数(言語データ)を最適な数値に変換する方法

5.質疑応答

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