B240220:製造業における生産性向上・品質改善を実現するためのデータ活用技術 | 技術セミナーの開催・書籍出版　サイエンス＆テクノロジー＜Ｓ＆Ｔ＞

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セミナーセミナー番号:B240220(製造業データ活用)

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【 2 名同時申込で 1 名無料】対象セミナー

テレワーク応援キャンペーン【オンライン配信セミナー1名受講限定】

製造業における生産性向上・品質改善を
実現するためのデータ活用技術

～線形モデル・非線形モデルの構築方法、データ前処理、具体的な適用事例～
～データ活用の考え方や注意点等を含めた実践的な内容を解説～

受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ

製品品質の予測と改善・異常検出・操業条件の最適化など、製造現場で役立つデータ活用術を解説！
最低限必要なデータ解析手法、データ活用の注意点、必要なデータ前処理、仮想計測・ソフトセンサー・異常検出等の応用事例など、基礎から応用まで現場で役立つ知識・技術を解説します。

このセミナーの受付は終了致しました。

日時	2024年2月20日（火） 10:30～16:30
会場	オンライン配信セミナー	会場地図
受講料(税込) 各種割引特典	55,000円 ( E-Mail案内登録価格 52,250円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について定価：本体50,000円＋税5,000円 E-Mail案内登録価格：本体47,500円＋税4,750円
受講料(税込) 各種割引特典	E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件 1名分無料適用条件 ※2名様ともE-Mail案内登録が必須です。　2名様以降の受講者は、申込み前にE-Mail案内登録をお済ませください。 ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、１名あたり定価半額で追加受講できます。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) ※他の割引は併用できません。 2名で55,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額の27,500円) 【テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】　1名申込みの場合：受講料( 定価：41,800円／E-mail案内登録価格：39,820円 ) 　定価：本体38,000円＋税3,800円　E-mail案内登録価格：本体36,200円＋税3,620円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。
配布資料	PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。
オンライン配信	ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） ■アーカイブ配信について　視聴期間：終了翌営業日から7日間［2/21～2/28中］を予定　※動画は未編集のものになります。　※視聴ページは、マイページにリンクを設定します。
備考	※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
対象	製造DXをしなければならないが，何から手を付けていいかわからない方．製造データを解析したいが，具体的な方法がわからない方．製品品質の予測と改善，異常検出，操業条件の最適化など，現場で役立つデータ活用術を身に付けたい方．手法の説明をするので，特に予備知識は必要ありませんが，平均，分散，相関係数といった用語の意味がわからないのであれば講座の内容を理解することはできないと思います．

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セミナー講師

京都大学　大学院情報学研究科　システム科学専攻　教授　博士(工学)　加納学　氏

専門：プロセスシステム工学，プロセス・インフォマティクス
京都大学大学院工学研究科化学工学専攻の助手・准教授を経て2012年から現職．仮想計測（ソフトセンサー）・異常検出・制御・最適化などの方法開発と産業応用を実施．企業との共同研究も多数実施．

セミナー趣旨

　バズワードに振り回されている場合ではない。生産性向上や品質改善を実現するためには、設備や製品に関する知識とデータを活用しなければならず、そのための方法を身に付ける必要がある。製造現場で成果をあげるために、最先端の方法が必要とは限らない。むしろ、適用実績の豊富な方法を自分の道具箱に入れておき、道具を適材適所で使うことが大切である。目標を達成できるのであれば、手法やモデルはできるだけ単純な方がよい。
　そのような観点から、本講座の基礎編では、最低限知っておくべきデータ解析手法を解説し、それらを使用する際に注意すべきこと（弱点）を指摘する。また、地味だが重要なデータ前処理にも触れる。その上で、応用編では、産業応用事例を紹介しながら、実際に現場で役立つデータ活用術を紹介する。

セミナー講演内容

１．はじめに：製造業におけるデータ活用について

２．基礎編１：最低限知っておきたい線形モデル構築方法
　2.1 重回帰分析
　2.2 線形判別分析
　2.3 主成分分析
　2.4 多重共線性の問題
　2.5 Ridge回帰とLasso回帰
　2.6 Partial Least Squares (PLS)回帰

３．基礎編２：道具箱に入れておきたい非線形モデル構築方法
　3.1 ガウス過程回帰：バラツキを予測する
　3.2 Random Forest：多数決で精度を高める

４．基礎編３：最低限実行するべきデータ前処理
　4.1 データを見る
　4.2 外れ値を検出する
　4.3 入力変数を選択する（変数重要度）

５．応用編１：仮想計測・ソフトセンサー
　5.1 仮想計測・ソフトセンサーの役割
　5.2 実用上の課題
　5.3 Just-In-Timeモデル：装置や原料の特性変化に対応する
　　（事例：半導体プロセス，製薬プロセス）
　5.4 製品品質の推定制御：局所PLSとモデル予測制御を活用する
　　（事例：石油化学プロセス）
　5.5 転移学習（FEHDA）：モデル再構築期間を短縮する
　　（事例：トナー製造プロセス）
　5.6 操業条件最適化：いかに効率的に良い操業条件を求めるか

６．応用編２：異常検出
　6.1 統計的プロセス管理（SPC）
　6.2 多変量統計的プロセス管理（MSPC）
　　（事例：鉄鋼プロセス）
　6.3 非線形性に対応した異常検出方法（近傍法，one-class SVM，Autoencoder）

７．応用編３：グレイボックスモデル
　7.1 物理モデル＋統計モデル＝グレイボックスモデル
　7.2 グレイボックスモデルによる予測と最適条件導出
　　（事例：鉄鋼プロセス）

８．おわりに
　8.1 まとめ
　8.2 データ活用で大切なこと

　□質疑応答□

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