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教育用公開ウェブサービス
QC７つ道具で使う図からひとつ選んで、実際に描いてみましょう。
実際に描くにあたって、どんな仮定をすればよいか、どんな工夫をすればよいか、 議論して、その内容を記述してみましょう。
ちなみに、 ヒストグラム については、すでに、正規分布の場合についてpythonで描く練習をしました。
特性要因図 については、手描きか、python以外のツールを使う方が便利なようです。
管理図や 散布図 については、これから、pythonでの描き方を練習する予定です。
| 手法 | 目的・特徴 | 例 | ||
|---|---|---|---|---|
| データとグラフ | 層別 1 ) | |||
| パレート図 | ||||
| ヒストグラム 2 ) | ||||
| チェックシート * | 5S活動の清掃チェックシート 研究室・実験室用巡視記録簿 | |||
| 要因・相関分析 | 特性要因図 | |||
| 散布図 * 3 ) | 「特性」と「要因」との関係を調べたいときに使用します。 回帰分析 | |||
| ばらつきの管理 | 管理図 |
新QC七つ道具では、言語情報を取りか使います。 テキストマイニングなどのWebアプリもあります。
統計的品質管理は、ある意味、製品 データから 情報を抽出する データサイエンスです。
4 ) 5 )パレート図を選んだ。
データの分類項目、たとえば不具合原因として、起こりやすい不具合とそうでない不具合が、 指数分布になっていると仮定した。 不具合は、比例尺度ではなく 名義尺度であるから、 仮にa,b,c...と表現した。 不具合をヒストグラムに表現し、累積分布を折れ線グラフとして表現し、パレート図を描いた。
# ■■■ パレート図 ■■■
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# ラベル
labels = []
for i in range(10):
labels.append(chr(ord('a')+i))
# 値：指数分布でシミュレート
values = np.random.exponential(scale=20, size=10)
# データ操作用
df = pd.DataFrame({"label": labels, "value":values}, columns=["label", "value"])
# 「値」の降順にデータを並び替える
df = df.sort_values(by="value", ascending=False)
# 累積和を求める
df["accum"] = np.cumsum(df["value"])
# 比率の累計を求める
df["accum_percent"] = df["accum"] / sum(df["value"]) * 100
fig, ax = plt.subplots() # Figureオブジェクトとそれに属する一つのAxesオブジェクトを同時に作成
# データ数のカウント
data_num = len(df)
# 棒グラフの描画
ax.bar(range(data_num), df["value"],alpha=0.4,edgecolor='black')
ax.set_xticks(range(data_num))
ax.set_xticklabels(df["label"].tolist())
ax.set_xlabel("item")
ax.set_ylabel("frequency")
# 折れ線グラフの描画
ax_add = ax.twinx()
ax_add.plot(range(data_num), df["accum_percent"],linestyle="dashed")
ax_add.set_ylim([0, 100])
ax_add.set_ylabel("cumulative percentage")
plt.show()
# ■■■ パレート図 ■■■
ワークショップを楽しみましょう 7 ) 。 グループ人数は、5〜6名とします。 7名を超えないようにしてください。
初対面の場合は、自己紹介をしましょう。 雑談をして、アイスブレイクしましょう。
リーダー（司会進行）を決めてください。 そのほかのメンバーの 役割（記録係、資料作成係、プレゼンター（ 登壇者））を決めてください。
グループ名を決めてください。
記録係は、試験答案用紙表面の最上部に、授業科目名、グループ名を記入してください。 メンバーは、記録係に従い、学籍番号、氏名、役割を直筆署名してください。 その際、 筆頭著者を登壇者の氏名の前に〇をつけてください。
討論を開始したら、記録係は討論の内容を裏面に記録してください。
討論がまとまったら、資料作成係は、試験答案用紙表面に グラフィカルアブストラクト に表現してください。
グラフィカルアブストラクトを撮影し、WebClassにアップロードしておくと復習に便利です。
登壇者は、プレゼンテーションのイメージをしましょう 8 ) 。 メラビアンの法則を意識して、 非言語表現も工夫しましょう 9 ) 。
グループ名が指名された後で、じゃんけんなどで登壇者を決めるのは、授業進行の妨げとなりますので、 必ず、討論前に 登壇者を決めてください。
記名だけして、討論に参加しない場合、不正行為として扱うことがありますので、必ず討論に参加してください。 自分から参加できなそうな人には、積極的に声がけをお願いします。 期末の 成績評価申請 時に、グループ名やメンバー、討論の内容を思い出せるよう、答案用紙を撮影することを推奨します。
ランダムにグループを指名し、壇上で、 プレゼンテーションしてもらいます 10 ) 。 質疑応答の際も、グループを指名しますので、指名されたグループのプレゼンターが質問、コメント、アドバイスをしてください。 ディベートとしての反対意見は、大歓迎です。
資料作成係は、討論の内容をポスターとして、試験答案用紙の裏面にまとめてください。 資料作成係に従って、他のメンバーが代筆してもかまいません。
*平常演習の配点は、授業1回ごとに、一律加点です。 平常演習には、ワークショップ、意見交換、発表、質疑応答など授業時間内の学習活動を含みます。 そのほかに授業時間外の0.5時間の学習活動を含みます。 平常点は、学期末に WebClass の 成績評価申請書 に申告していただき集計します。
授業時間外の活動の一助としてWebClassへの提出を推奨します。〆切は講義後１週間です。 ただし平常点の加点は、授業時間内の学習活動も含みます。 WebClass への提出のみでの、平常点の申告はご遠慮ください。
WebClass への平常演習提出は、推奨しますが、必須ではありません。 提出されていなくとも、 成績評価申請書 に、各回の授業時間以外の0.5時間の取り組みが申告されれば十分です。未提出だからと心配することはありません。
成績評価申請書 では、それぞれの授業で何を学び身につけたかを申告してもらいます。 WebClass に提出したかどうかより、身につけることを優先してください。 授業で取り上げたトピックや、グループワークの意見交換の内容は、期末までノート 11 ) などに記録しておくことを推奨します。 逆に授業に参加していないのに、WebClassの出席や提出だけの場合は不正行為として扱うことがあります。 平常の取り組みだけで、「到達目標を最低限達成している。成績区分：C」となります。 評点が60点に満たない場合は、不合格となります。 欠席した場合、課外報告書へ取り組むことで挽回してください。 出席が60%に満たない場合、課外報告書を提出しても、単位認定できません。
