このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 データサイエンスを活用した材料技術開発の実務 [講習会詳細] | テックデザイン
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大量のデータを扱い課題解決する『データサイエンス手法』について、研究開発の実務に導入し、活かすための勘所を事例を基に具体的に解説します。新入社員はもちろん、より効率や品質を高めたい中堅技術者にも是非お聞きいただきたい講座です。


データサイエンスを活用した材料技術開発の実務

【日 程】

2022年9月8日(木) 10:00~17:00

【会 場】

Zoom配信(Webセミナー)

【受講料】

33,000円(税込/テキスト付)

【テキスト】

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【備 考】

アーカイブ配信:あり

 

※当日ご都合が合わなくても、録画のみのご受講も可能です。



                          本セミナーは「Zoom」を利用します。
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講師: 株式会社ケンシュー 代表取締役 倉地 育夫

経歴: 1979年、名古屋大学大学院工学研究科応用科学専攻を修了。同年、ブリヂストンタイヤ株式会社 研究第一部に入社。科学技術庁無機材質研究所、ブリヂストンタイヤ開発研究所を経て1991年よりコニカ株式会社に勤務。感材開発本部第4開発センター主任研究員、感材技術研究所主幹研究員を歴任。また、1995-1997の期間に福井大学地域共同研究センター客員教授を務める。2005年にコニカミノルタ株式会社 生産技術本部先行デバイス技術部リーダー、2009年にコニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 開発本部化成品開発センター担当部長に就任。2011年に同社を定年退社し、株式会社ケンシューを設立。2016年よりナノポリス(中国蘇州)顧問に就任。2000年5月 第32回日本化学工業協会技術特別賞受、2004年5月 写真学会ゼラチン賞受賞。2007年、担当研究(半導体用高純度SiCの開発と事業化)にてブリヂストンが日本化学会化学技術賞を受賞。著書に『ポリマー混練り活用ハンドブック(ゴムタイムズ社, 2020年)』。その他、セラミックスから高分子材料まで共同執筆書籍多数。

Ⅰ.データ指向の思考について
 1.科学と技術
  ①トランスサイエンス
  ②二律背反問題解決事例:半導体PPS樹脂ベルト開発
  ③非科学的問題解決事例:iPS細胞とヤマナカファクター
 2.マテリアルインフォマティクス
 3.事例:データ駆動による環境対応樹脂開発

Ⅱ.統計手法について
 1.統計手法の復習
 2.例題:ワイブル統計による故障寿命予測
 3.新QC7つ道具
 4.ラテン方格を用いた実験
 5.事例:高純度SiC開発

Ⅲ.多変量解析
 1.多変量解析概論
 2.事例:重回帰分析による故障寿命予測
 3.事例:重回帰分析を用いた難燃化技術開発
 4.事例:主成分分析を用いた電気粘性流体の耐久性改善
 5.事例:主成分分析による顧客ブラックボックスの見える化

Ⅳ.タグチメソッド(TM)概略
 1.基本機能とは
 2.SN比と感度
 3.事例:難燃性PC/ABS開発

Ⅴ.まとめ

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<本講座での習得事項>
 1.大量データを読み解き、数量的思考で課題を解決するスキル
 2.統計手法の考え方
 3.多変量解析の手法の理解(重回帰分析と主成分分析を使用できるスキル)

<講義概要>
 ビッグ・データ、AI時代の本格的到来により、データを数量的思考で扱い課題解決するための「データサイエンス」が重要となりつつある。アカデミアではマテリアルインフォマティクスが研究されているが、数量的思考の手法は大型コンピューターが使用されていた時代から主に多変量解析を中心に使用されてきた。
 今データサイエンスの手法が改めて取り上げられた背景には、トランスサイエンスが注目され、科学で解決できない問題について大量データから未知の科学シーズを見出す期待がある。技術開発の実務では、科学で解決できない二律背反問題について新QC7つ道具やタグチメソッドを使い解決してきた。本セミナーでは、データサイエンスで用いられる多変量解析以外にタグチメソッドの事例も扱い、問題解決手法としてデータサイエンスを導入する時の勘所について事例を中心に講義する
 なお、本セミナーで使用する多変量解析やワイブル統計解析については、講師のホームページで公開しているので、このプログラム使用方法も解説する。事例はセラミックスから高分子まで材料技術を扱っているが、材料技術者以外にも役立つように解説する。


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