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OOT(이상트렌드) 식별하고 제거하기
전임 강사
Kim, KyungSoo
과정 범주
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5
5에서
5
4 리뷰
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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
1
주제별 특강 시작 전 준비
10분
2
OOT(Out-OF-Trend) 정의
14분
강의 교재를 다운받으실 수 있습니다. (PDF 파일 열기 암호: tt05)
3
OOT적용사례, 근본원인, 고전적 접근방식
14분
OOT 폐루프 접근방식
4
#1새로운 측정값, 추가 #2 OOT식별
12분
5
#3 OOT결정
09분
6
#3 OOT결정사례, #4 OOT검증
13분
7
JMP데모; OOT식별과 제거 – 단일변수
15분
8
#5 안정성 예측, 이상점:OOC와 OOT
13분
9
JMP데모; OOT 식별과 제거 – 다중 변수
05분
특강 마무리
10
미니요약 - OOT(이상트렌드)
03분
11
과정 마무리: 수강후기 달기
05분
5
5
5에서
4 등급
자세한 평가
별 5
4
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0
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25 학생
강의 시간
:
2시간
강의 모듈
:
11
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:
1.5시간
레벨
:
중급
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