화학 공학 커리어를 발전시킬 수 있는 5가지 분석 기술 5 Analytical Skills to Improve Your Chemical Engineering Career
데이터 분석 및 데이터 사이언스 기술을 학습하면 화학 엔지니어가 데이터를 통해 고유하고 심층적인 통찰력을 제공하여 가치를 창출할 수 있습니다.
성공적인 디지털 트랜스포메이션을 위한 IT 팀 및 운영 효율 팀의 협업 Bringing Together IT and Operational Excellence Teams for Successful Digital Transformation
제조업에서 30년간 국제 경험이 있는 Hitachi의 임원 Greg Kinsey의 디지털 트랜스포메이션에 대한 가치 있는 생각을 확인해 보세요!
Weibull 분포가 시연 검사에 포함되나요? Will the Weibull Distribution Be on the Demonstration Test?
An early first-failure can affect an analysis of a part or component. The Weibull distribution is frequently used to model time-to-failure data.
제조 분야의 예측 분석 활용 Predictive Analytics Comes of Age in Manufacturing
예측 분석은 복잡하고 전문적인 작업이 아닙니다. Minitab의 자동화된 머신 러닝(Auto Machine Learning)을 사용하면 쉽게 액세스할 수 있습니다.
Minitab Statistical Software로 B10 수명을 계산하는 방법 How to Calculate B10 Life with Statistical Software
B10 수명 지표는 볼 또는 롤러 베어링 제조업체에서 시작되었으며 여러 산업에서 제품 신뢰성을 검증하기 위해 사용됩니다. 더 자세하게 알아보세요.
여러분의 측정 시스템은 정확한가요? Gage R&R을 사용하여 확인해보세요 Are Your Measurement Systems Accurate? Use Gage R&R to Find Out
Gage R&R을 사용하여 변동을 정량화하고 측정 시스템을 평가할 수 있습니다. Minitab에서 자세히 알아보세요.
검정력과 표본 크기 - 보험 상품에 통계 분석 활용 Power and Sample Size – Your Insurance Policy for Statistical Analysis
가설검정이나 실험 설계와 같은 통계 분석을 할 때, 우리는 모든 데이터에 대한 질문에 답하기 위해 데이터 샘플을 사용합니다. 이러한 답변의 신뢰도는 분석하는 샘플의 크기에 영향을 받습니다. 신뢰할 수 없는 통계 분석을 수행할 위험을 최소화하기 위해 데이터를 수집하기 전에 검정력 및 표본 크기를 사용하여 해당 효과를 찾는 데 필요한 데이터의 양을 결정할 수 있습니다. 최소 권장 값은 80%입니다.
Minitab의 회귀 분석을 사용한 예측 분석 - Part II Predictive Analytics using Minitab's Regression – Part II
회귀 분석을 사용하여 모델의 예측 능력을 검증하고, 분석 및 모델 선택을 자동화하고, 새로운 결과를 예측하는 방법을 알아보세요.
Minitab의 회귀 분석을 사용한 예측 분석 - Part I Predictive Analytics using Minitab's Regression – Part I
Minitab 통계 소프트웨어를 사용하여 예측 모형을 보다 쉽게 구축하고 검증하고 시각화하는 방법을 알아보십시오.