통계 및 품질 향상을 위한 팁과 기법

품질 개선 프로젝트, 연구 등에서 Minitab 소프트웨어를 사용하는 방법에 대한 블로그 게시물과 기사

히트맵은 Minitab Statistical Software 최신 버전에 추가된 새로운 시각화 도구 중 하나입니다. 히트맵은 숫자 값에 대한 여러 범주의 영향을 시각화할 수 있는 도구로서, 규모가 큰 데이터 세트에서 세부 정보를 확인할 때 유용합니다.

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주문형 웨비나를 시청하여 Minitab Statistical Software의 분류 및 회귀 트리(CART)에 관한 팁을 알아보세요. 이 웨비나에서는 CART 결과와 특정 데이터 조건에 페널티를 설정하는 방법을 알아보고, 결과를 활용하는 방법에 관한 팁도 알려드립니다. 오늘은 이러한 내용의 맛보기를 소개하겠습니다. 

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다사다난했던 2020년도 마지막을 향하고 있습니다.

브레인스토밍 및 프로젝트 계획 도구는 2021년을 대비하는 분들이 미래를 내다보고 진행할 프로젝트와 해결할 문제를 결정하는 과정에서 아이디어를 시각화하고 정보를 정리할 수 있는 최적의 방법 중 하나입니다.

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지난 한 해 동안 전 세계의 비즈니스에는 엄청난 변화가 있었습니다. 여러 조직에서는 각자의 전략을 재구성하고 프로세스는 더욱 디지털화되었습니다. 하지만 이러한 디지털로의 전환을 가속화하고 유지하는 것인 이제 핵심이 되었습니다.

McKinsey & Company에 따르면 디지털 전환을 시작한 회사의 14%만이 지속적이고 실질적인 성과 개선을 경험했다고 합니다1. 그렇다면 현명한 기업과 조직은 어떻게 이러한 난관을 극복할 수 있을까요?

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마지막으로 비행기에 탑승했을 때 얼마나 만족하셨나요? 많은 분들은 지난 탑승 경험에 긍정적이거나 부정적인 영향을 준 몇 가지 요인을 떠올리고, 그 결과로 만족도가 어느 정도였는지 판단할 수 있을 겁니다.

항공사의 경우, 항공편에 탑승한 고객의 만족도가 주된 지표로 작용합니다. 물론 탑승객이 만족했다는 사실을 확인하는 것도 좋지만, 만족한 이유를 아는 것이 더 중요합니다. 이러한 통찰력은 항공사가 고객의 입장에서 자사의 강점과 개선할 점을 파악하는 데 매우 유용합니다. 좀 더 자세히 알아볼까요?

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새로 산 차가 60마일(약 96km) 주행 후 고장 난다고 상상해 보십시오. 엔진 확인 표시등이 켜지면 차를 수리하기 위해 견인해야 합니다. 이는 보증뿐만 아니라 제품의 신뢰성 결여로 인한 현장 문제이기도 합니다.

신뢰성은 시간 경과에 따른 제품 품질이라고 정의되며, 통계적으로는 정해진 기간 동안 제품이 고장 나지 않을 확률을 의미합니다.

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올해 초, 여러 가지 하우스 리모델링 프로젝트가 나열된 목록을 보면서 저는 어디서부터 시작해야 할지 확신이 없었습니다. 어떤 프로젝트를 먼저 진행해야 할까? 프로젝트 후보 목록에 누락된 내용은 없을까? 그리고 어떤 프로젝트를 먼저 진행할지 결정한 후에는 어떻게 진행 상황을 확인하고 시각화할 수 있을까?

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프로젝트 관리의 기본 요소 중 하나인 RACI 차트는 팀의 각 구성원이 프로젝트 결과물과 관련한 자신의 역할을 이해하는 데 도움이 됩니다. RACI 차트는 각 단계에서 수행 책임(Responsible), 소명 책임(Accountable), 의견 개진(Consulted), 정보 파악(Informed)의 역할과 책임을 맡은 팀원을 세분화한 차트입니다. 프로젝트를 시작할 때 이러한 네 가지 수준의 입력 및 의사 결정 역할을 명확히 하고 각 팀원에게 적절하게 배정하면 모든 팀원이 보다 원활하게 프로젝트를 실행할 수 있습니다.

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애널리스트, Lean Six Sigma 마스터 블랙 벨트, 연구자, 또는 통계 전공 학생이라면 누구나 날짜 또는 시간이나 두 가지가 모두 포함된 데이터를 사용하여 작업해야 할 때가 언젠가는 올 것입니다. 날짜/시간 도구가 모두 어디에 있는지 아시나요? Minitab Statistical Software에 대해 잠시 알아보면서 날짜/시간 데이터와 관련된 어떤 기능이 있는지 확인해 보겠습니다.

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모두가 아는 것처럼 강철은 매우 강하고 안정적인 소재입니다. 따라서 수명이 길고 내구성이 우수한 제품을 만들 때 가장 먼저 찾는 소재이기도 합니다. 그러나 이처럼 강한 소재로 제품을 만들게 되면 제품 자체를 생산하기 위해 훨씬 더 강한 장비가 필요할 뿐만 아니라, 관련 데이터를 더 정확히 파악하고 언제 기계를 수리하거나 교체해야 하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있어야 합니다.

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