실험계획법(DOE)의 원리를 이해하고, Factorial Design, Response Surface Design, Taguchi Method등 다양한 DOE 기법 활용방법에 대한 실무능력을 배양합니다.

​제조 공정에서 생성되는 빅데이터를 분석하고 최적화하는 다양한 머신러닝기법을 이해함으로써, 스마트공장의 수준 업그레이드 및 데이터기반 문제해결 능력을 향상 시킬 수 있습니다.

통계적 공정관리(SPC)는 공정에서 발생하는 변동의 패턴을 통계적으로 분석하여 이상변동 발생 즉시 시그널을 줌으로써, 불량을 사전에 예방 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 합니다.

6시그마 추진 리더로서의 역량을 갖추기 위한 프로젝트 추진 방법론 및 다양한 통계적 데이터 분석 방법론을 습득함으로써, 전사적 핵심과제를 이끌어갈 수 있는 능력을 배양합니다. 

R의 통합개발환경인 R-Studio를 활용하여 데이터 전처리 및 데이터 시각화 방안을 이해하며, 정제된 데이터를 활용한 통계적 데이터분석 능력을 배양합니다.

6시그마 기본 개요와 실행프로세스 및  Tool을 이해하고 활용방법을 습득하여 공정의 안정화를 꾀하며, 부서내 또는 품질 개선팀의 리더/실무요원(GB)으로서의 역할을 수행할 수 있는 능력을 배양합니다.