大学教育の質の保証・向上ならびに 電子化及びオープンアクセスの推進の観点から 学校教育法第百十三条に基づき、 教育研究活動の状況を公表しています。
第百十三条 大学は、教育研究の成果の普及及び活用の促進に資するため、その教育研究活動の状況を公表するものとする。
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A. パレード図を選んだ。層別になるような適切なデータを選んだ。 全国学力テスト(縦軸:県、横軸:学力)や県ごとの漁獲量などで議論をした。
A.【講義の再話】 世の中にはQC7つ道具と呼ばれる統計的に品質管理を行いたい際にすごく便利な利用法のことである。パレード図、ヒストグラム、チェックシート、特性要因図、散布図、管理図がこれにあたる。これらを活用し、日々品質管理に携わる仕事をする人たちは品質管理を行っている 【発表の要旨】 パレード図を実際に描き、状況を仮定し、どんな点に工夫すればよいか議論してパレード図を作成した。 【復習の内容】 私たちのグループではパレード図を選んだ。 製品の生産過程で不良品ができてしまうことを仮定してパレード図を作成した。考えうる不良品となる原因を横軸にa,b,c,d,..とし、縦軸を不良品の個数とした。ex.汚れ、キズ、凹みなど。 また折れ線グラフを用いて累積比率を表現した。
A.パレート図では、データを項目別に分類して大きさの順に並べたものである。
A.【講義の再話】 QC7つ道具について学んだ。 【発表の要旨】 QC7つ道具の中から一つ選び、それについて調べた。 【復習の内容】 ヒストグラムを選んだ。 ヒストグラムにおいて、測定ミス等の異常値がある場合には、右端あるいは左端に離れた小島状のデータがある分布が現れる。また、測定のまずさや、区間わけの方法が良くないときなどに表れるのは、歯抜け型の分布が現れる。
A.母集団→推定→標本 統計 QC7つ道具 パレート図 ヒストグラム チェックシート 特性要因図 散布図 相関と相関係数 この他新QC7つ道具もある 連関図法 マトリックス図法 親和図法 アローダイアグラム法 系統図法 PDPC法 マトリックス・データ解析法 グループ活動の写真を撮り忘れてしまいました。(グループ活動には参加しました) パレート図 パレート図は主に改善点や問題点を発見したい際に使う。そのため、原因となりうるデータを適切に選別することや、図であるため数字で表せるデータにすること、比較を行うために期間を決めるなどの工夫が必要となる。
A.QC7つの道具とは、データの整理や関係性の分析に役立つ手法であり、パレート図、ヒストグラム、チェックシート、グラフ、特製要因図、散布図、管理図のこと。 発表の要旨 演題:QC7つ道具の図を書こう パレート図について調べた。パレート図は棒グラフと線グラフを組み合わせた複合グラフであり、主に、発生している問題の中で、大きな割合を占めているものを特定するための方法である。
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A.パレート図を選んだ。 会社での不良やクレームなどを原因別に分類してデータをとって、不良個数などが多い順に並べて、その大きさを棒グラフで表し、それを累積曲線にする。
A.qc7つの道具を学びました。 パレード図を選んだ。 図にまとめました。
A.再話:QC7つの道具とはデータの整理や関係性の分析に役立つ代表的な手法である。パレート図、ヒストグラム、チェックシート、グラフ、特性要因図、散布図、管理図のこと。パレート図とは、棒グラフと折れ線グラフを組み合わせた物で、データの度数分布を表示するものである。又ある事象や現象の主な原因を特定するためにも用いられる。 発表の要旨 題材:QC7つの道具の図を描いてみよう メンバー:?根澤颯太、川口倖明、斎藤滉平、佐々木渉太、大石懐 グループ名:左上 役職:調査 復習の内容:QC7つの道具としてパレート図を選択した。パレート図とは、棒グラフと線グラフを組み合わせた複合グラフのことである。おもに、発生している問題の中で大きな割合を占めているものを特定するための方法のことを指す。 品質管理、つまりQC(Quality Control)に使われることの多いグラフだが、改善活動ならどんな場面でも活用可能である。一般的には、問題発見が大切な「製造業」や業務の改善が重要な「コールセンター業務」などで使われている。 パレート図は主に、問題箇所の特定や影響の度合いを可視化するために活用される。また、改善する前後の比較などにも利用可能。品質改善などに利用されることが多い図だが、「改善活動」ならどんな分野でも活用可能という魅力がある。 パレート図は「改善点や問題点を見つけたい場合」や「改善の前後を比較したい場合」などに活用するのが一般的です。 クレーム処理を例に挙げてみる。この業務を効率的に進めるには、「改善点の発見」「分析」「改善する前後の比較」がカギ。このときパレート図を作成することで、多く発生している問題点を抽出できるため「どんなクレームが多いのか」「どの点を改善すべきなのか」といった分析がスムーズにできる。
A.品質管理ではQC7つ道具 がよく用いられ、大きく分けるとデータとグラフ、要因、相関分析、ばらつきの管理になり、さらにデータとグラフは送別、パレート図、ヒストグラム、チェックシートに分けられ、要因、相関分析は、特性要因図、散布図に分けられ、ばらつきの管理は管理図がある。 演題:QC7つ道具の図を描いてみよう 共著 (参加したが、写真を撮り忘れたためわからない) 自分の役割:概念化 目的は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、その内容を記述することだった。 方法はGoogleclobを用いてパレート図を描いた。 結果は「https://colab.research.google.com/drive/16T_b2Qf-efP4ZXfEXSH8rOgtrgm8Sn6o?usp=sharing」のようになった。 復習 予測区間は標本値がある範囲で、信頼区間は母集団が存在する範囲である。
A.[発表の要旨] 私たちの班ではパレート図を選んだ。 パレート図は、問題点や不備を明らかにするために用いられる、グラフと累積比率を表す折れ線グラフを組み合わせた複合グラフである。 原因別に分類してデータをとり、多い順に並べてその大きさを棒グラフで表し、累積曲線で表される。
A.パレート図 会社での不良やクレームなどを原因別に分類してデータを取って不良個数などが多い順に並べて、その大きさを棒グラフで表し、累積曲線で表す。
A.統計的品質管理は、製品データから情報を抽出するデータサイエンスであることが分かった。
A.パレート図を調べようとしたが、colabがうまくいかず調べることが出来なかった。
A.【講義の再話】 品質管理にはQC7つ道具が大事。 【発表の要旨】 演題「QC7つ道具の図を描いてみよう」、グループ名「パレード」、共著者名「富樫聖斗、新井駆、金子るみ」、自身の役割「調査」 パレ―ト図を描き、発表では黒板に図を書くことにした。また、データ収集とデータ集計の注意事項として、分数項目ごとに前提となる条件をそろえることや、項目を細かく分けやすくすることなどを調べた。 【復習の内容】 設問3にパレート図を用いた ・データ収集のときに注意が必要なのは分類項目ごとに前提となる条件をそろえること。揃えて書かないと、読み手が間違った解釈をしてしまう場合がある。 ・データ集計のときに注意が必要なのは項目を細かく分けすぎないこと。項目の分類は多ければ良いわけではない。項目分類は多いと、一つ一つの比率が少なくなってしまい、傾向を把握しにくくなる。
A.パレート図 どの項目に問題があるか、影響がどの程度なのかを 視覚的に判断することができる図である
A.・講義の再話 第11回の講義では、QC7つ道具について学習しました。QC7つ道具の特徴や例を学び、パレート図、ヒストグラムについて触れ、相関係数、散布図についての理解を深めました。また、新QC7つ道具では、言語情報を取り扱うことを学習しました。 ・発表の要旨 演題:パレート図について グループ名:一真びくドンバイト始めました 共著者名:山崎光大,平野一真 役割:プロジェクト管理 指定されたpythonコードをもとに,パレート図を作成しました.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...と表現しました. 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、パレート図を描きました.作成したパレート図を模写しました. ・復習の内容 パレート図を選びました。 パレート図は項目別に分けたデータを値の大きな順に並べた棒グラフとそこに各項目のデータ数を累計数の合計で割った数値(累積比率)を折れ線グラフで表した図です.メリットは,全体の中で大きな比率を占めるものが何かが明確になることです. 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ました。 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...と表現しました。 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、パレート図を描きました.
A.【講義の再話】 QC7つ道具について、それぞれの意味や図の形、どのような場面で用いられるかを学んだ。 パレート図、ヒストグラム、チェックシート、特性要因図、管理グラフ、層別、散布図である。 【発表の要旨】 グループ名 パレート メンバー 小川駿太 小河詢平 丹野覚佑 鈴木郁磨 関馨太 QC7つ道具からパレート図を選んでどのような図であるか説明し、実際に図を描いた。 【復習の内容】 QC7つ道具の中からパレート図を選択した。 パレート図は値を降順にプロットした棒グラフと、その累積構成比を示す折れ線グラフを組み合わせた複合グラフである。どの項目に問題があるか、その問題の影響がどの程度であるかを視覚的に判断することが出来る。視覚的に判断出来るため報告や記録をする際に使いやすく、問題を解決した後にもう一度パレート図を作成すれば改善効果を客観的に評価することが可能である点が利点である。
A.私たちのグループでは,パレート図を挙げた.パレート図は,項目別に分けたデータを値の大きな順に並べた棒グラフとそこに各項目のデータ数を累積数の合計で割った数値(累積比率)を折れ線グラフで表した図である. メリットとしては,全体の中で大きな比率を占めるものが何かが明確になる.どの項目が結果に対する影響度が最も高いかを把握する際に役立つ.
A.QC7つ道具のひとつであるパレート図について調べました。
A.パレード図について調べました。累積の構成比を表す折れ線グラフと、構成する項目ごとの値、あるいは階級ごとの度数を大きい順に並べたものだそうです。構成比の集中度合いを見るのに適したグラフであるため、重要な項目を見つけ出しやすい。
A.パレート図は、項目ごとの数値を、値が大きい順に示すため、優先度が一目でわかるという特徴がある。 例えば、不良品の原因について項目を細分化すると、より詳しい原因が明らかになる。一方で、細分化しすぎると、上位の項目以外の項目が与える影響を考えずに判断する可能性がある。 作成したパレート図を下のリンクから閲覧できる画像に示した。 https://ecsylms1.kj.yamagata-u.ac.jp/webclass/file_down.php?target_type=report&file=21512071-230620-143613-593461-8e269b&contents_id=5934616fc175c6f6156fd273ad7acb48&file_name=C7AB4F09-67FB-4CB5-B816-98183F3DC15C.png&acs_=950f939a
A.講義でQC7つ道具をしった。エクセルが使えるとはこういうことかと思った。 パレート図を選んだ。 出現頻度を確認できた。累積分布によって、項目ごとの出現頻度がわかった。全国学力テストで、県ごとにどれだけの学力があるかを判断した。 エクセルをいじって学び直した。
A.「講義の再話」 QC7つ道具について学んだ。 「発表の要旨」 演題: QC7つ道具の図を描いてみよう チーム名:パレード メンバー:滋野玲音、富樫聖斗、篠原凛久、新井、駆、金子るみ パレート図を取り上げる。 描くための注意として、分類項目ごとに前提となる条件をそろえる。 データの項目を細かく分ける等が挙げられた。 「復習の内容」 パレート図の内容、書き方について調べた。
A.パレート図 評価対象のデータを降順で棒グラフにし、かつその要素の全体に占める割合を累積折れ線グラフで表示したもの。パレート図を使うと、問題・事象が起きる原因は何が支配的なのかが分かりやすくなる。
A.授業内では、品質管理を行う上で用いる統計学的な分析方法の、パレート図、特性要因図、グラフ、ヒストグラム、散布図、管理図、チェックシートのQC7つ道具について学習した。 また、グループワークとして以下の内容で討論を行い、グループの結論を導いた。 このグループワークにおいて、私は調査、及び執筆-原稿作成に取り組んだ。 題目:QC7つ道具の図を描いてみよう グループ名:チェックメイト 共著者:平尾朱理、宍戸智哉、佐藤智哉 私達のグループは、QC7つ道具の中からヒストグラムを選んだ。 日本人20歳男性の平均身長についてヒストグラムに表現する場合、一般的に20歳男性の身長は150 cmから200 cmの間に収まると仮定し、それ以外の範囲のデータを外れ値として扱うことにした。 その仮定の上で、横軸を身長 [cm]、縦軸を人数 [人]として、母数10000のヒストグラムを作図した。 授業時間外の取り組みとして、日本人20歳男性の平均体重についてのヒストグラムをcolabを用いて描いてみた。調べたところ、20歳男性の平均身長は170.2cm、平均体重は58.6kgであったため、20歳男性の体重は40kgから100kgの範囲に収まると仮定し、それ以外の範囲のデータは外れ値とした。この仮定の上で、横軸を体重 [kg]、縦軸を人数[人]として、母数10000としたときのヒストグラムを描いた。その結果、得られたヒストグラムの範囲は30kg以上100kg未満であり、40kg未満の範囲に含まれているデータもあることが分かったが、上記仮定より、30kg以上39kg未満のデータは外れ値として取り扱い、40kg以上100kg未満の範囲で得られたヒストグラムを紙媒体に描いた。
A. QC7つ動画として層別、パレート図、ヒストグラム、チェックシート、特性要因図、散布図、管理図が挙げられる。新QC7つ道具では、言語情報を取り扱う。 ヒストグラムは、量的データの分布の様子を見ることが可能である。
A.qc7つ道具の図とは、パレート図、特性要因図、グラフ、ヒストグラム、散布図、管理図、チェックシートがある。 新QC7つ道具というものもあって、親和図法 連関図法 系統図法 マトリックス図法 アローダイアグラム PDPC法 マトリックスデータ解析法がある。
A.パレート図を選択した。パレート図とは棒グラフと線グラフの組み合わせた複合グラフである。また、不具合や不良品などの原因を分析するのに利用され、このとき予め明確な基準を定めておく必要があると考えた。
A.再話:QC7つ道具は、聞き慣れない言葉だが、覚えておくと社会で役立つため覚えておくと良い。 発表の要旨:パレート図を選択し、議論した。パレート図について調べた。 復習の内容:パレート図は、不良品やクレームなど原因をそれぞれに分類し、データを取り、多い順に並べ大きさを棒グラフで表し、累積曲線で表す。
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A.QC七つ道具、パレート図、グラフ、チェックシート、ヒストグラム、散布図、特性要因図、管理図などがある。 パレート図について調べた。使用するに当たって、定義の曖昧さに注意する必要がある。例として、「ごみ」と「ほこり」の項目がある場合、同じものを見ていても、人によって「ごみ」と捉えたり、「ほこり」と捉えたりしている場合があり、区別の基準をはっきりさせることが必要であることがわかった。
A.パレード図について調べた。項目別に分けたデータを値の大きな純に並べた棒グラフとそこに各項目のデータ数を累積数の合計で数値を折れ線グラフで表した図を下に示す。メリットとして全体の中で大きな比率を占めるものが何かが明確になることだと考えられる。
A.QC7つ道具。パレート図、ヒストグラム、チェックシート、特性要因図、散布図、管理図などがある。それぞれの特性に合った道具を使うことで様々なことが分かる。 パレート図を選んで描いた。例えば、いくつかの商品の受注件数と比率についてパレート図を作ると、各商品の受注件数をヒストグラムで表現し、累計比率を折れ線グラフとして、パレート図を描ける。
A.講義の再話 品質改善するうえで大切なQC7つ道具の意味や用途について学ぶことができた。 発表の要旨 グループ名:パレード 共著者名:富樫聖斗、篠原凛久、滋野玲音、金子るみ 私たちはパレート図について調査した。パレート図において、データ収集のときに注意が必要なのは分数項目ごとに前提となる条件を揃えることが重要である。 復習の内容 上の内容に含めて、データ条件を細かく分けすぎないことも重要である。
A.講義の再話 品質の改善手法としてQC七つ道具がある。QC七つ道具には、データを用いて品質を改善する手法であり、パレート図、ヒストグラム、チェックシート、散布図、特性要因図、層別、管理図がある。 発表の要旨 グループ名:パレード 共著者名:新井駆、篠原凛久、滋野玲音、金子るみ パレート図を選んだ。データ収集のときに注意が必要なのは、分数項目ごとに前提となる条件を揃えることであり、データ条件では項目を細かく分けやすくする必要がある。 復習の内容 パレート図を選んだ。 図を描くにあったて、注意することは細分化し過ぎないことであると仮定した。細分化し過ぎると、どこが一番変化し、問題になっているか分からなくなると考えたから。
A.[どこを攻めるか?QC7つ道具] QC7つ道具とは以下の通りです。 ・パレート図 ・ヒストグラム ・チェックシート ・特性要因図 ・管理図 ・散布図 ・グラフ これらを用いて品質管理を行います。また、新QC7つ道具は以下の通りです。 ・連関図法 ・マトリックス図法 ・親和図法 ・アローダイアグラム ・系統図法 ・PDPC法 ・マトリックス・データ解析法 新QC7つ道具では言語情報を取り扱います。なお、統計品質管理は、製品データから情報を抽出するデータサイエンスと言うこともできます。 [QC7つ道具の図を描いてみよう] スクリーンショット (11).png
A.私たちの班ではパレート図について選択した。 実際に描くに当たりどんな仮定をすればよい、どんな工夫をするべきかに関しては、層別になりかつ全数データの揃ったデータが適しているのではないかと仮定し、データの可視化に効果的であろうという議論がなされた。 Python(colab)で作成したColab ノートブックにおいてパレード図を作成しようと挑戦したが理解が及ばない点があり、完成しなかったため、エクセルでパレード図を作成し班員に共有した。 そのため下記画像部分にエクセルにより作成した画像を添付しました。
A.ヒストグラム:量的データの分布の様子を見る 仮定:モード値を予測できる 工夫:データの範囲
A.自分達のグループはパレート図を選んだ。パレート図は項目別に分けたデータを値の大きな順に並べた棒グラフと、そこに各項目のデータ数を累積数の合計で割った数値(累積比率)を折れ線グラフで表した図である。メリットとしては、全体の中で大きな比率を占めるものが何かが明確になることや、どの項目が結果に対する影響度がもっとも高いかを把握するのに役立つことなどが挙げられる。
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A.・QC7つ道具とはデータの整理や関係性の分析に役立つ代表的な手法である。パレート図、ヒストグラム、チェックシート、グラフ、特性要因図、散布図、管理図のことを指す。 ・私たちの班はパレート図を選んだ。パレート図はデータを項目列に変換して大きさの順に並べた図である。不具合内容別の不具合件数や不具合内容別不良個数、原因や現象などの分類項目別に重点項目が1目でわかる。 ・グループ活動でパレート図について調べたので、復習の取り組みとしてQC7つ道具のチェックシートについて調べた。チェックシートはあらかじめ決められた項目についてチェックがつくかどうか確認する。例として防災用円筒密閉形ニッケル・カドミウム蓄電池 劣化状態診断チェックシートがあり、チェック項目として電池外観に関して「熱収縮チューブに変形、ひび割れ等がある」等がある。
A.品質管理をするうえで分析する7つのことについての話。 資料作成係 栗原 小池 パレート図を選んで図を作成した。 パレート図の作成ではデータの分類項目を不具合の原因として起こりやすい不具合とそうでないものが指数分布になっていると仮定した。不具合は汚れ、キズ、割れ、凹み、その他と表した。不具合をヒストグラムに表現し、累計分布を折れ線グラフとして表現し、パレート図を描いた。
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A.偶然に現れる変数を確率変数と言います。 確率変数がどのような確率で現れるかを表現したものを確率分布といいます。確率分布は品質管理によく用いられる。
A.ヒストグラムを選んだ。 ヒストグラムを実際に描くにあたってモード値を仮定すれば良いと考える。 またデータの節囲を工夫すれば良いとかんがえた。
A.パレード図を選びました。 パレード図はある項目の値、階級ごとの度数を大きいものから並べたものと、その累積比を表す折れ線グラフの組み合わせで、製造管理や商品の購入層を分析する時などに使われることがわかりました。
A.パレート図を選んだ。 問題点を検出したいときに用いる。 クレームの種類が指数分布になっていると仮定した。クレームの種類は名義尺度であるから、仮にa,b,c,と仮定した。 クレームの種類をヒストグラムに表現し、累積分布を折れ線グラフスケール=25、サイズ=10として表現し、パレート図を描いた。
A.再話:QC7つ道具には層別、パレート図、ヒストグラム、チェックシート、特性要因図、散布図、管理図などがある。 発表の要旨 題材:QC7つ道具の図を描いてみよう メンバー:記録していなかったため不明 グループ名:記録していなかったため不明 役職:調査 復習の内容 パレート図を選んだ。会社の不良やクレームなどを原因別に分類してデータを取って不良個数などが多い順に並べて、その大きさを棒グラフで表し、累積曲線で表す。
A.パレート図を用いた。 起こってしまった種類によって分け、パレート図を見た瞬間に種類、割合が分かるようにするものである。
A.・パレート図、ヒストグラム、散布図、管理図のグラフでQC7つの道具について考える。全体の中の大きい割合を占めるものが明確になるのがパレート図。特性要因図は目的を達成するための要因を可視化できる。ヒストグラムでは偏りがはっきり見られる。散布図では相関が分かる。管理図では、管理している範囲内にあるのか無いのかを管理する効果をもたらす。チェックシートではチェックする項目を事前に調べ、対策することができる。
A.量的データの分布の様子を見て、身長ひついてのヒストグラムを作成した。
A.11再話 ヒストグラムなどのQC7つ道具について学んだ. 発表 QC7つ道具から一つ選んで書いてみよう. チーム名 チェックメイト 発表者 佐藤智哉 メンバー 平尾朱里 大堀颯斗 宍戸智哉 ヒストグラムを選んで実際に書いてみた. 復習 20歳男性の身長をヒストグラムで描いた。 描いたときの仮定は、150cm未満と200cmより大きい値は外れ値であると仮定した。また、ばらつきはさほど無く平均の170cm辺りに集中すると仮定し、170cmがグラフの中心に来るように範囲を工夫した。
A.[再話] パレート図は、データを発生頻度順に並べ、問題の原因を特定するのに使われる。 [発表] QC7つ道具の中からヒストグラムを選び議論した。 [復習] ヒストグラムはデータを等間隔に区切ってその区間に当てはまるデータの数を縦に積み重ねてデータの分布状況やばらつきを見るものである。ヒストグラムを描くにあたってデータのとりうる値の範囲を想定する必要がある。また、区間を適当な幅で区切る必要がある。
A.パレート図とは、棒グラフと折れ線グラフを組み合わせたもので、データの度数分布を表示するものである。また、ある事象や現象の主な原因を特定するためにも用いられる。 パレート図は様々な業界で効率と生産性の向上に久賀的であることが示されている。また管理職が時間や資源に優先順位をつけ、目標をより早く達成するために使用されることもある。
A.パレート図を選んだ。 生産する過程でいくつかのパターンの不具合が生じ、不良品が生産されると仮定した。 その中で起こりやすい不具合からa,b,c,d…としてそれぞれの量を棒グラフで、累積を折れ線グラフで描いた。
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A.パレート図を選んだ。 パレート図は問題点を検出したい場合に用いる。問題の解決、どのようなクレームがあるかクレームの種類が指数分布になっていると仮定した。クレームの種類は名義尺度であるから、仮にa,b,c...と仮定した。クレームの種類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。
A.パレート図 値が降順にプロットされた棒グラフとその累積構成比を表す折れ線グラフを組み合わせた複合グラフである。
A.QC7つ道具の図を描いてみよう ある階級幅の人数が少ないことから、まとめて書こうとしたときに、階級幅が2倍になることから横軸も2倍にする必要がある。 階級数をいくつにすれば良いのかというのが問題になる。まず初めに5?10の階級幅でヒストグラムを作ってみて、散らばりがあまり見られないようであったら階級幅を増やしていくと良い。
A.QC7つ道具として、層別、パレート図、ヒストグラム、チェックシート、特性要因図、散布図、管理図が挙げられる。これらそれぞれを適切に使い分けることによって、品質管理が行われる。 パレート図の例を考える。パレート図は、層別なデータを扱うので、県別の漁獲量など、層別な分け方のできるデータに対して使うのが良いと考えた。 復習でも引き続きパレート図を選んだ。 これは、直接数値化できない不具合などを件数から数値化し、全体の割合の何割が当該要因によるものかを視覚的にわかりやすくすることができるものである。
A.【講義の再話】品質を管理し、それを統計化するための方法を学んだ。統計的品質管理は、製品からデータから情報を抽出するデータサイエンス的側面を持つ。QC7つ道具という統計的品質管理方法がある。それぞれ表せること、目的や特徴等が異なっているため、状況に合わせて選択し、活用する。 【発表の要旨】ヒストグラムについてまとめた。ヒストグラムの特徴を調べ、どのような値を外れ値として扱うかなども調べた。 ヒストグラムは度数分布(集めたデータを区間ごとに区切り、各区間にどれだけの数のデータが属するか)を表した柱状のグラフ。ヒストグラムの横軸に規格上限および下限値を設定することで、外れ値を決定することができる。 【復習の内容】発表で調べた以外のQC7つの道具について復習した。
A.・講義の再話 QC7つ道具とは、製造工程や品質などに関するデータを整理・分析する統計的品質管理の手法の総称である。そもそもQCとは、「Quality Control」の略であり、顧客の要求水準を満たすために一定の品質を保つよう管理することをいう。 ・発表の要旨 「QC7つ道具の図を描いてみよう」、グループ名:なし、共著者:栗原大翔・佐藤雅季、役割:執筆-原稿作成 パレート図を描いた。右縦軸に累積比率、左縦軸に不良品数、横軸に不良品の原因をとり、作成した。 ・復習の内容 パレート図を選んだ。 パレート図は、線グラフと棒グラフを組み合わせた複合グラフであり、主に、発生した問題の内、割合を大きく占めているものを特定するために使われる。 実際に描くにあたり、左縦軸の出現数と右縦軸の累積比率が一致するように折れ線グラフの点と棒グラフの位置を合わせるようにするとよい。
A.パレート図を選択した。 ごみとホコリの項目がある場合、人によってごみとホコリの判別が変わる可能性があるので、区別の基準をしっかりとする。
A.私の班はパレート図を選びました。 パレート図について調べる過程でパレートの法則というものを見つけました。パレートの法則は経済において全体の数値の大部分は全体を構成するうちの一部の要素が生み出しているという理論であり、80:20の法則、ばらつきの法則とも呼ばれます。不具合の80%も2割の要素が生み出しているとすると、件数の多い不具合と件数の少ない不具合の件数の分布は指数分布になると考えられました。不具合は数値の比には意味がないので名義尺度とし、a、b、cとしました。不具合をヒストグラムに、累積分布を折れ線グラフにしてパレート図を書きました。
A.パレート図を選んだ。 パレート図を描くにあたって、図の元となる数値を加工する必要があると考える。
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A.[講義の再話] QC七つ道具とは層別、パレート図、ヒストグラム、チェックシート、特性要因図、散布図、管理図である。 [発表の要旨] グループ名:kavi メンバー:清野明日美、佐々木鈴華、神山京花、有賀蘭、矢作奈々 題材:QC七つ道具の図を描いてみよう パレート図 [復習の内容] colabでグラフを作成した。
A.パレート図はデータを項目列に分類して大きさの順に並べたものである。不具合内容別の不具合件数や不具合内容別の不良個数など原因や現象などの分類項目別に重要項目が一目でわかる
A.新QC七つ道具もあるがQC七つ道具とは現場でのデータの整理や把握に使用し、分析する手法である。 パレート図について調べたが、会社の問題点とその順位を一目で理解できる複合グラフとなっている。Conceptualization ただグラフを作りそれを読み取るだけでなく、グラフを組み合わせさらなる戦略を作り上げるのはすごいと思った。
A.パレート図の注意点 ・定義のあいまいさ 区別の基準をはっきりとし、ダブルカウントに注意する。
A.QC7つ道具について、品質管理の基本となる要素を学んだ。 チーム名 チェックメイト 書記 宍戸智哉 平尾朱里 大堀颯斗 佐藤智哉 QC7つ道具を選んで書いてみよう ヒストグラム 集団分布の姿やバラツキなどを推察するのに用いる 20歳男性 170.2 標準偏差6.8 母数10000 200cm以上は無いものとし、150cm以下を外れ値として行う
A.講義の再話 QC7つ道具のそれぞれの意味、使い方について学んだ。 発表の趣旨 QC7つ道具の中からパレート図を選択した。これは、パレートの法則を図式化したものとなっている。パレートの法則とは、ある事象の2割が全体の8割を生み出しているという状態を示す経験則のことである。 復習の内容 パレート図を実際にPythonを用いて図示した。
A.【講義の再話】 統計を求める際にとても便利なQC7つ道具というものがあります。層別、パレート図、ヒストグラム、チェックシート、特性要因図、散布図、管理グラフの7つです。これらは、用途に合わせて使用することで見やすくとても便利な管理図として使用することが出来ます。 【発表の要旨】 QC7つ道具の図を描いてみよう、チームヒストグラム 私は、調査の役割を担当しました。QC7つ道具で使う図の1つとしてヒストグラムを選び、調査を行いました。実際に描くにあたって、ばらつきがどのようになるかを仮定するとさらに正確なグラフを作成することが可能になるのではないかと考えました。 【復習の内容】 復習として、ヒストグラムを作成する際の工夫について考えました。工夫としては、必要最低限の文字情報でまとめること、適切な階級の幅でヒストグラムを作成することが挙げられました。
A.7つの道具として、層別、パレート図、ヒストグラム、チェックシート、特性要因図、散布図、管理図の概略図を書いた。特にパレート図に関して詳しく調べ、自身が前で発表した。
A.パレート図 項目に注意が必要である。例えば、「ごみ」と「ほこり」の項目がある場合、同じものを見ても、人によって「ごみ」として数えたり「ほこり」として数えたりする場合がある。2つのものを一緒に数えたりしないように区別の基準をはっきりさせてから数えなおす必要がある。
A.
A.QC7つの道具には、パレート図、ヒストグラム、チェックシート、特性要因図、相関と相関係数、散布図がある。 新QC7つの道具には、連関図法、マトリックス図法、親和図法、アローダイアグラム法、系統図法、PDPC法、マトリックス・データ解析法がある
A.QC7つ道具 パレート図、項目別に分けたデータを値の多いな順に並べた棒グラフと各項目の累計データで割った数値を折れ線グラフで表した物 ヒストグラム:データを一定ごとの範囲に区切り、それぞれの度数を表にまとめた棒グラフで表した物。 特性要因図:特性(結果)に至った要因を書き、どの要因が特性の変化に影響を及ぼすのかわかりやすく可視かした物 散布図:1つの事象に対する2項目のデータの関係を調べる時に用いる。 ばらつき管理の管理図:品質や工程などの管理状態に視覚的に把握する為に使われる。 チェックシート:あらかじめ決められた項目にしたがいデータを記入し蓄表。目的により点検用、記録用といった用途に合ったシート項目が重要になる。
A.蛍は光って飛んでいるのはほんの一瞬でほとんどの時間を水の中で過ごす水生昆虫である。 Pythonを使うことができればわずか1行で検定(P検定)などを行うことができる便利な機能が備わっている。 たとえ高性能な製品であったとしても、ハズレを引く可能性が高いものであれば、品質は低いということになる。 母集団の中で、どちらかの集団の中に入ったらもう一方には絶対入らない場合、これを排反という。 クラスタリングは、データセットを特定のルールに基づいていくつかのグループ(クラスタ)に分類することを指し、特にデータ間の類似度に基づいて、似たものを集めたグループに分ける手法が代表的である。機械学習における「教師なし学習」の一つであり、「クラスタ分析」や「クラスタ解析」とも呼ばれることがある。 Pythonを使うことができればヒストグラムを書くことさえも簡単に行うことができる。ヒストグラムを描画する際には、Pythonの""hist""関数が便利に使える。 今回は七つの道具で使う図からセパレート図を選んだ。 セパレート図は問題点を検出したい場合に用いる。 問題の解決として、どのようなクレームがあるかを考えた。クレームの種類が指数分布になっていると仮定した。クレームの種類は名義尺度であるから、それぞれa,b,cと仮定した。クレームの種類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セパレート図を描いた。 クラスタリングについてさらに調べた ラスタリングは、データをいくつかのグループ(クラスタ)に分類する手法である。この手法は、データ間の類似度に基づいて似たものを集めたグループに分けることを目的とする。クラスタリングは教師なし学習の一つであり、ラベルやカテゴリを事前に与えることなくデータの構造を自動的に発見し、グループ化する方法である。 クラスタリングは様々な分野で応用される。例えば、顧客セグメンテーション、画像分類、自然言語処理などに使われる。また、データの前処理や次元削減の手法としても利用されることがある。
A.仮定はモード値を仮定とし、工夫はデータの範囲にした。ヒストグラムを書いた。
A. 平均値の区間推定を行うことで、有意差検定を行うことが出来ます。有意差検定を行うことで、そのデータの信頼性を保証できます。また、QC7つ道具の概要を学びました。 チーメ名は、チェックメイトです。司会・進行をしました。メンバーは平尾朱理、大堀颯斗、宍戸智哉です。話し合った内容は、ヒストグラムの母数を変えたときの有意さの変化について話し合いました。 ヒストグラムを選んだ。 データの分類項目として、20歳男性の体重を選び、データの範囲として150cm未満と200cmより大きい値は外れ値であると仮定し横軸の目盛りを決め、ヒストグラムを描いた。
A.私たちの班名はパレート図です。 私の班では、パレート図について調べ、これは問題点を検出したいときに用いるのに適している図です。 具遺体敵意には問題の解釈やどのようなクレームがあるかである。 クレームの種類が指数分布的になっていると仮定し、クレームの種類をa,b,c,として定義した。 クレームの種類をヒストグラムに表現し、分布図と折れ線グラフとして補ひょうげんし、パレート図を描いた。
A.講義の再話:データの整理や関係性の分析に使う手段としてQC7つ道具という管理方法を学んだ。目的やそれぞれの方法から状況に合わせて活用する。 発表の要旨:QC7つ道具の一つとしてパレード図について調べ、pythonをもとにグラフを作成した 復習の内容:私たちのグループではパレード図を選択した。製品の生産過程の不良品の数を元にパレード図を作成。不良品の原因となる要因を横軸としα,β,γ...とした。また折れ線グラフを用いて累積比率を表現した。
A.講義の再話 データの整理や関係性の分析に役立つ代表的な手法としてQC7つ道具がある。パレード図、チェックシート、ヒストグラム、グラフ、特性要因図、散布図、管理図がある。また、パレード図とは、棒グラフと折れ線グラフを組み合わせた図で、データの度数分布を表示するもので、ある現象の主の原因を特定するために用いられる。 発表の要旨 演題:QC7つ道具の図を描いてみよう グループ名:左後ろ メンバー:高根澤颯太 川口倖明 斎藤滉平 佐々木渉太 大石懐 役割:調査 復習の内容 パレード図について調査した。 パレード図は、データを項目別に分類して、大きさの順に並べた図のこと。 不具合内容別の不具合件数や、不具合内容別の不具合個数など、原因や現象などの分類項目別に重点項目が一目でわかることが特徴。 データを層別にし、大きい順に棒グラフを作成する。累計比率を折れ線グラフで表示する。 目的の一つ目はどの項目に問題があるか把握すること、二つ目はその影響がどの程度か把握すること、三つ目は改善前後の効果を確認すること、四つ目は業務報告や記録をすることである。
A. QC7つ道具がどのようなものでどの場面で使うものか学んだ。 家に帰ってから講義資料をもう一度読み直し、講義内容の理解を深めた。
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<a href='https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/WebClass/WebClassEssayQuestionAnswer.asp?id=248'>
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</q></cite>
</a>.
<a href='https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Syllabus.asp?nSyllabusID='>
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第百十三条 大学は、教育研究の成果の普及及び活用の促進に資するため、その教育研究活動の状況を公表するものとする。