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メーカの研究者・技術者が
「実務で使う」ための非線形実験計画法

実験計画法はうまくいかない?を解決に導く実験計画法の基礎・問題点把握と、
人工知能ニューラルネットワークモデルを併用した複雑な現象に対応する非線形実験計画法

年間受講者が1000人を超える「初学者でもわかりやすい解説」と定評のある講師が解説します。
これから学ぶ入門者は勿論、学ぼうとしたものの挫折した方、既に実施しているがうまくいかない方にも、ご満足いただけるような内容です。

「求めている製品性能や材料物性をどうにか実現したい」「加工・生産・合成条件を最適化したい」……

開発のゴールを可能な限り少ない実験回数で実現するための「実験計画法」の基礎&実務で避けられない「構成要素が複雑に絡みあう」場合の対策として、人工知能技術のニューラルネットワークモデル(超回帰式)を併用した「製造業の開発に適した非線形実験計画法」を解説します。


… 本講座オススメPOINT ………

 「実験計画法」は"線形モデル"での解析ですが、化学・材料・医薬品・プロセス開発における配合設計や合成条件は、線形モデルで解析できるケースは極稀です。本セミナーで解説する「非線形実験計画法」とは、製造業の開発でコントロールしたい現象の大半である"非線形現象"をモデル化できる、ニューラルネットワークモデルを実験計画法に組み合わせて「実験計画法」の欠点を解消する開発方法です。
「非線形実験計画法」は、化学・材料だけではなく、機械、電気、家電等アッセンブル製品、加工、計測機器等にももちろん有効です!
日時 2018年11月28日(水)  10:30~17:00
会場 東京・品川区大井町 きゅりあん  5F 第4講習室
会場地図
講師 MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 氏 [Web , Facebook]
 元・オムロン(株)、パナソニック(株)、東レ(株)、LG Electronics Japan Lab(株)
【紹介】
 1993年にオムロン(株)に入社し、電子部品の原理開発、加工技術開発、ロボットの研究開発、人の聴感判定を機械化した検査装置開発などに従事。2006年にパナソニック(株)に入社し、生活家電の要素技術開発、新機能製品開発などに従事。2007年後半に東レ(株)に入社し、液晶ディスプレイなどの微細加工技術開発などに従事。その後、2010年にLG  Electronicsに入社し、生活家電研究所を京都で立ち上げた。研究所を立ち上げ後は、洗濯機チームリーダー、オープンイノベーション室長を歴任。部品・アッセンブル・材料・外資系の各会社で、新事業企画、技術や製品の企画、それらの研究開発を担当し、プレイヤー、マネージャーとして多面的な経験を積んだ。特に、機械の知能化技術を得意としており、生産システム・検査評価機器・設計開発ツール・家電要素技術等へのAI(人工知能)活用に関して約20年の経験を持つ。
また、品質工学(タグチメソッド)に関しては、電子部品・加工技術・検査技術・ロボット・生活家電などの分野で、AI活用と同じく約20年の経験を持つ。2015年にMOSHIMO研を開業。現在、人工知能と品質工学を中心とした製造業企業への技術課題解決支援と、生活関連用品などの研究開発を行っている。

品質工学会 会員、日本品質管理学会 会員、滋賀県品質工学研究会 会員

【講師が品質工学で成果を出した開発事例】
・生活家電の要素技術  ・成型、プレス、溶接等 加工技術
・センサー、検査機等 センシング技術 ・家電、ロボット等 駆動技術
・配合、プロセス等 材料技術
・エンジン、トランスミッションの異常音検出技術 他、多数
 
受講料(税込)
各種割引特典
48,600円 ( S&T会員受講料 46,170円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で48,600円 (2名ともS&T会員登録必須/1名あたり定価半額24,300円)
備考※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
主催者より※同業者(技術コンサルタント・講師業)の方の受講はご遠慮ください
得られる知識・従来の開発方法の問題点と解決策
・数多くの要因の組合せを効率的に実験し、最適条件を導き出す方法
・製造業における実験計画法の基本的な考え方から実践手順
・製造業における実験計画法の原理的な問題点と解決方法
・非線形性が強い現象の場合に有効なニューラルネットワークモデル(超回帰式)を併用する解析手順
・Excel上で、簡単にニューラルネットワークモデルを構築する方法と実験計画法への応用ノウハウ
・複数の特性値(多特性)を同時に最適化する実験デザイン、解析方法
・各構成要素の条件に関して、飛び飛びの値(水準)での最適条件化ではなく、連続値として(水準の間も含めて)
 最適条件を求める解析方法
・複雑な関係を持つ構成要素間の最適な組合せ条件を見つける具体的手順(直行表と乱数の応用、遺伝的アルゴリズム)
・実験計画法や応答曲面法、品質工学(タグチメソッド)を開発で使ったが、上手く行かなかった方々への解決策

※実験計画法、ニューラルネットワークモデル、タグチメソッド(品質工学)に関する予備知識は必要ありません。
対象・機械、電子電気部品、材料、家電、加工/生産装置、計測評価機器、医工分野等の製品や技術開発に携わり
 開発効率を高めたい方
・問題に関係する要素が多く体系的な実験解析手法を必要とする方
・開発難易度が上がった、未経験分野への進出等、従来のやり方では成果が出ない方
・安価な部品や装置で高い性能目標を達成する開発方法を求める方
・実験計画法や応答曲面法、品質工学(タグチメソッド)を使ってみたが上手く行かない方

セミナー趣旨

 実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ(因子ごとの最適条件)を見つけることが可能です。しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル(構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル)にもとづくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。

 本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル(超回帰式)を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学(タグチメソッド)を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。

なお、非線形現象をモデル化(数式化)するニューラルネットワークモデルを、Excel上で簡単に構築する方法もデモンストレーションを併用して解説いたします。

セミナー講演内容

0. はじめに(アイスブレイク)
 ○ 受講者の習得度ヒアリング
  - すでに実験計画法または品質工学、使ったことがある方?
  - 実験計画法を使ってみて、効果がなかった方?
  - 実験計画の問題点をすでに知っている方?

1. 典型的な既存の開発方法の問題点
 ○ 解説用事例 洗濯機 振動課題の説明
 ○ 既存の開発方法とその問題点
 ※上記の事例は、業界を問わず誰にでもイメージできるモノとして選択しており、
  洗濯機の振動技術の解説が目的ではありません。


2. 実験計画法とは
 ○ 実験計画法の概要
  ・本来必要な実験回数よりも少ない実験回数で結果を出す方法の概念
  ・分散分析とF検定の原理
  ・実際の解析方法
  ・実験計画法の原理的な問題点
 ○ 検討要素が多い場合の実験計画
  ・実験計画法の実施手順
  ・ステップ1 『技術的な課題を整理』
  ・ステップ2 『実験条件の検討』
  ・直交表の解説
  ・ステップ3 『実験実施』
  ・ステップ4 『実験結果を分析』
  ・分散分析表 その見方と使い方
  ・工程平均、要因効果図 その見方と使い方
  ・構成要素の一番良い条件組合せの推定と確認実験
  ・解析ソフトウェアの紹介

 <実験計画法の解析 実演>

3. 実験計画法の問題点
 ○ 推定した最適条件が外れる事例の検証
 ○ 線形モデルと非線形モデル
 ○ 非線形性現象に対する2つのアプローチ

4. 実験計画法の問題点解消方法 ニューラルネットワークモデル(超回帰式)の活用
 ○ 複雑な因果関係を数式化するニューラルネットワークモデル(超回帰式)とは
 ○ ニューラルネットワークモデル(超回帰式)を使った実験結果のモデル化
 ○ 非線形性が強い場合の実験データの追加方法
 ○ ニューラルネットワークモデル(超回帰式)構築ツールの紹介

 <ニューラルネットワークモデル(超回帰式)の構築 実演>

5. ニューラルネットワークモデル(超回帰式)を使った最適条件の見つけ方
 ○ 直交表の水準替え探索方法
 ○ 直交表+乱数による探索方法
 ○ 遺伝的アルゴリズム(GA)による探索方法
 ○ 確認実験と最適条件が外れた場合の対処法

6. その他、製造業特有の実験計画法の問題点
 ○ 開発対象(実験対象)の性能を乱す客先使用環境を考慮した開発
 ○ 客先使用条件による動的な変化を矛盾なく解析する方法
 ○ 客先使用環境を考慮した開発実験方法 品質工学概要

7. 学習用 参考文献 紹介

□ 質疑応答