到達目標
1.品質管理の定義について説明できる。
2.QC手法/QC的な物の見方ができる。
3.統計手法による問題解析ができる。
4.確率の理論と計算ができる。
5.管理図の理論と手法を使い問題解析ができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1(到達目標1,2) | 品質管理について説明ができ、QC手法の種類と定義が説明でき、簡単なQC手法を実践できる。 | 品質管理について説明ができる。QC手法の種類と定義をほとんど説明できる。 | 品質管理について説明ができない。QC手法について説明できない。 |
評価項目2(到達目標3) | バラツキについて理解ができ、ヒストグラムについて説明ができ、見方と使い方ができる。 | バラツキについて理解ができ、説明できる。ヒストグラムについて説明ができる。 | QC手法を使って、データ分析ができない。 |
評価項目3(到達目標4,5) | 母集団とサンプリングを説明ができ、分布を使い、データ解析ができる。管理図について、説明ができる。 | 母集団とサンプリングの種類と定義をほとんど説明できる。確率の計算ができる。 | 確率と分布について説明ができない。確率と分布及び管理図について、計算とデータ解析ができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
QCとSQCを理解し、問題解決への活用演習を通じて、QC的な物の見方と統計手法による解析方法を習得する。
授業の進め方・方法:
予備知識:関数、微積分等の初歩的な数学や順列、組合せ等の統計の基礎力と生産工場の現場見学や実習体験
講義室:5C教室
授業形式:講義,演習
学生が用意するもの:電卓,三角定規,コンパス
注意点:
評価方法:各100点法で評価した中間・期末(計2回)の素点の平均点を30%、各100点法で評価した演習の平均点を70%として総計を100点満点で評価し、60点以上を合格とする。
自己学習の指針:演習問題、および提出課題を毎週出すので、それらを自力で解答できるようになること。
オフィスアワー:なし
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
品質管理とは |
品質管理について説明できる。
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2週 |
QC手法/グラフ |
QC手法について説明できる。グラフを使ってデータ解析できる。
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3週 |
層別/チェックシート |
層別/チェックシートを使ってデータ解析できる。
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4週 |
特性要因図 |
特性要因図の説明ができる。また、図を使ってデータ解析できる。
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5週 |
パレート図 |
パレート図を使ってデータ解析できる。
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6週 |
散布図 |
散布図を使ってデータ解析できる。
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7週 |
散布図による相関の検定 |
散布図を使ってデータ解析(相関の検定)ができる。
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8週 |
中間試験 |
これまでの学習内容に関する問題を解ける。
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2ndQ |
9週 |
ヒストグラム |
ヒストグラムを説明できる。
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10週 |
ヒストグラムの見方・使い方 |
ヒストグラムを使ってデータ解析できる。
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11週 |
母集団とサンプル |
母集団とサンプリングについて説明できる。
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12週 |
確率と分布 |
確率と分布について説明できる。
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13週 |
確率の計算(1) |
確率の計算ができる。
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14週 |
確率の計算(2) |
分布を使ってデータ解析できる。
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15週 |
管理図 |
管理図について説明ができる。
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16週 |
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評価割合
| 試験 | 演習 | 合計 |
総合評価割合 | 30 | 70 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 30 | 70 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |