デザイン工学研究科Graduate School of Engineering and Design
MEC500N4（機械工学 / Mechanical engineering 500）品質マネジメント論Quality Management
池庄司 雅臣Masaomi IKESHOJI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | デザイン工学研究科Graduate School of Engineering and Design |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | U3114 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 木1/Thu.1 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | ○ |
| 選択・必修Optional/Compulsory | 選択 |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリーCategory |
修士課程 システムデザイン専攻 専門科目 |
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Outline (in English)
The aim of this course in quality management theory is learn about methods of capturing and handling various sorts of data in order gain skills in solving practical problems.
At the forefront of problem solving approaches are the understanding of fundamental theory of statistical quality control (SQC) as well as representative statistical methods. Focus will also be given on experience of analyzing real data.
Through this course, by obtaining skills in statistical approaches and analysis methods such as hypothesis testing, students should become familiar with the data underlying various problems and phenomena and reach a position to analyze and evaluate them independently.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
品質マネジメント論では、様々な形のデータに対する捉え方や扱い方を学ぶことで、実践的な問題解決能力を育成することを目的とする。
とりわけ問題解決へのアプローチとしては、統計的品質管理（Statistical Quality Control：SQC）の基礎的な理論と、代表的な統計手法を理解すること。そして実際にデータに触れて分析してみることを重視する。
授業を通じて、仮説検定などの統計的な考え方や分析方法を身につけることで、様々な問題や事象の背後にあるデータが身近な存在となり、主体的に分析・評価できるようになるための一助となれば幸いである。
到達目標Goal
統計的な考え方に基づく問題解決としては、以下のようなプロセスが挙げられる。
①．与えられたデータを客観的な事象として観察
②．データをもとに事象全体の構造を仮説として設定
③．仮説を説明する統計的数理モデルの構築
④．数理モデルに対する評価検証
①～④のプロセスについて、演習を通して理解することに重点を置きつつ、その背後にある基礎的な確率・統計の知識についても学習する。
さらに、エクセルの「分析ツール」をメインとした、基礎的なデータの取り扱いについても習得する。
また、演習では必要最低限の記述・説明を意識してもらい、その都度、講師からの十分な解説も反映させることで、論理的なレポートを作成できることを企図する。
以上を本講義の目標とする。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
デザイン工学部建築学科ディプロマポリシーのうち、「DP2」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
基本的に前半の講義と後半の演習から構成され、演習ではノートパソコン（主にエクセル）を利用する。
演習レポートは、電子ファイル形式（ワードまたはエクセル）での提示とする。
最後の自由演習については、パワーポイントにまとめて発表する場を設ける。（最終発表）
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1：ガイダンス
授業の内容や構成、また品質マネジメントの有り方などについて説明
2：ＱＣ７つ道具
基礎的な品質管理の考え方について説明
3：管理図
管理図の作成方法と、その背後にある統計的考え方について説明
4：推定・検定の考え方（1）
平均や分散、正規分布などについて説明
5：推定・検定の考え方（2）
ｔ検定・カイ２乗検定・Ｆ検定について説明
6：分散分析
一元配置と二元配置の分散分析について説明
7：実験計画法
実験計画法について説明
8：品質工学（1）
品質工学の考え方とＳＮ比の説明
9：品質工学（2）
品質工学の適用事例と損失関数の説明
10：相関と回帰
相関と単回帰分析について説明
11：重回帰分析
重回帰分析について説明
12：主成分分析
主成分分析について説明
13：総括および自由演習
授業のまとめを行い、個々が題材とするテーマから自由にデータを分析
14：最終発表
自由演習の結果について発表（ppt形式の資料を準備）
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
演習課題については次回講義のレジュメで詳細な解説を付けるので、その内容については十分に復習されたい。本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
教科書は使用しない。
（毎回配布するレジュメに基づいて授業を進める）
参考書References
特に指定しない。
成績評価の方法と基準Grading criteria
授業への取り組み、毎回の演習、および最終発表をもとに評価する。
（平常点：30%、演習レポート：40%、最終発表：30%）
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
なるべく平易な解説を心がけます。解らない事は適宜質問して下さい。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
ノートPC
その他の重要事項Others
データ分析の豊富な業務経験を持つ教員が、データの扱い方や分析手法、統計的な考え方について講義する。