OOT(이상트렌드) 식별하고 제거하기
- 과정 소개
- 과정 커리큘럼
- 자주하는 질문
- 실제 수강 후기
특강 개요
안정성 모델링과 예측 방정식에서의 이상트렌드(OOT)에 대해 식별하고 제거하는 방법에 대해서 다룬다.
- 안정성 모델링 및 유통 기한 예측에서 추세를 벗어난 측정값(Out-Of-Trend)을 제거하는 개념과 방법을 이해하고 정당화하는 방법을 정의
- 안정성 모델링 및 분석 중에 사용되는 지침 및 모범 분석 사례 및 방법에 대한 개요
- 기술적으로 보증되는 경우 만료 및 안정성 모델링 및 예측에서 이상점을 정확하고 일관되게 제거하기 위해 명확하게 정의 된 OOT 절차
- 특히, 모델링 안정화에서의 OOT와 통계적 공정관리에서의 OOC의 차이점을 익힌다.
강의 대상
- 이상점에 대한 식별 능력을 갖추고자하는 분석 실무자
- 시계열적 안정성 및 예측 모델링 기법 관련 분석을 하는 사람
- 신제품 개발 엔지니어 / 공정엔지니어 / 재료엔지니어 / 품질엔지니어 등등.
이 과정을 마치고 나면 :
- 안정성 및 예측 모델링 기법에서 측정값이 이상트렌드인지 아닌지 식별하고 원인 조사 후 제거할 수 있다.
- 통계적 공정관리에서의 OOC(이상점)과 모델링에서의 OOT(이상트렌드)에 대한 활용 차이를 이해한다.
- 일반적인 이상트렌드 식별과 감지에 필요한 기준 가이드를 설정할 수 있다.
워밍업: 기본 용어 정리
OOT 폐루프 접근방식
별 5
4
별 4
0
별 3
0
별 2
0
별 1
0
8일 동안 수강 가능
과정 세부 사항
강의 시간
2시간
강의 모듈
11
비디오
1.5시간
레벨
중급
인기 과정
