価格セミナー・イベント導入事例FAQ最新情報お問い合わせ資料ダウンロード不良の原因を特定する「因果探索」とは?製造・生産プロセスが複雑である場合、品質不良の原因を特定することは困難です。使えば、多くの要因が絡み合っている場合でも、データ間の因果関係を可視化することができます。品質問題の原因を特定し、改善策の立案や配合量の調整などに繋げます。本セミナーでは、現場でのユースケースを例に、因果探索の基礎からわかりやすく解説します。膨大なデータの関係性を見える化したい方ここをクリックして表示したいテキストを入力してください。因果関係から、因果推論との違いなど基本を解説します。Step.2品質不良を削減する活用例(ユースケース)因果探索を活用するユースケースを解説します。導入ステップや、誰でも簡単に分析できるツールを使った分析方法を解説します。Step.1見出し小見出しここをクリックして表示したいテキストを入力してください。Predict」の開発責任者。20年以上CAD/CAMの研究開発を行いながら、10年以上データサイエンスに携わる。開発した突起検出ツールは特許取得。前職は機械設計を担当。ニュートラル株式会社設立と同時に入社し、現場知識を活かしてSI営業として従事。Predict販売チームをマネジメント。日時2024年5月15日(水)13:00-13:45会場Zoom(お申し込み後、URLをお送りいたします。下部のお申し込みフォームよりご入力ください。※プログラムは変更となる場合がございます。※ご登録内容が不明確の方は参加をご遠慮いただく場合がございます。受付時間/9:00-18:00(土日祝日を除く)見出しここをクリックして表示したいテキストを入力してください。背景色」など細かく編集することができます。