品質保証・品質管理担当者、製造・開発部門の管理者の方など
No. 99K251420
品質保証・品質管理担当者、製造・開発部門の管理者の方など
本セミナーでは、データに基づく問題解決の発展を振り返り、AI時代にも必要な基本的プロセスを示す品質マネジメントの要点をしめす。品質管理学のパイオニアであるデミング博士は、データ収集の目的はActionとした。彼の指導の下マネジメント・プロセスとデータに基づく問題解決プロセスとの二重サイクルを実装したのが、産学連携の日本的品質管理活動だった。欧米は日本的品質管理の根幹部分を学習し、学校教育にも展開し、データサイエンスを支える専門家層を育成した。
今日、生成AIや機械学習等の自働分析ツールの実装が開始されているが、その基本活用プロセスも品質マネジメントの二重サイクルに含まれる場合が多い。マネジャーは、適切な目的と制約とをそのサイクルでの実現を技術者やAIに指示し、専門家は、そのサイクルの各フェイズを意識したうえで妥当なAIツールの利用を図る必要がある。
本コースは、一般社団法人企業研究会が主催しております。
1.データサイエンス専門職としての統計家・データサイエンティスト
(1)国際標準におけるデータサイエンスの定義とアクションに繋がる知識
(2)米国労働統計局が示す、統計家とデータサイエンティストの定義と就労者数
(3)日本政府の危機感
2.「科学の文法」としての統計学を「マネジメントの文法」に進化させた品質管理活動
(1)社会課題解決のための応用統計学の誕生
(2)数学は科学の言語、統計は認識科学の文法
(3)日本的品質管理が実装した設計科学の文法
3.PDCAサイクルとデータに基づく問題解決の標準シナリオとの二重ループ
(1)日常管理のサイクルとデータに基づく問題解決型QCストーリー
(2)QCストーリに埋め込まれた管理技術としての七つ道具
4.日本的品質マネジメントの進化と停滞:欧米の反攻
(1)全社的品質管理への発展:方針管理
(2)非製造業への展開:課題達成型QCストーリー
(3)欧米流の品質マネジメント始まる
5.データサイエンス時代におけるAIの効果・効能と人の役割
(1)モノつくりプロセスとコトつくりプロセスの類似点と相違点
(2)AIに何ができるのか
(3)二重ループに先端的技術の持つ機能を適切に埋め込む
(4)AI時代の人の役割:マネジャー・分野専門家・データサイエンティスト
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◆受講形式のご案内
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動作確認ページ
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動作確認ページ
ID livetest55
PASS livetest55
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筆記用具はご自身でご準備ください。
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情報・システム研究機構データサイエンス共同利用基盤施設副施設長 統計数理研究所名誉教授 筑波大学ビジネスサイエンス系名誉教授 (一社)品質工学会名誉会員 椿広計 氏
実践重視のプログラムで「わかる」を「できる」に!