技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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IoTやAIの普及に伴い、研究開発現場におけるデータ管理の重要性がますます高まっています。
本セミナーでは、R&D部門におけるデータ管理の問題点、効果的なデータ利活用を実現する管理手法、組織としての管理体制づくりまでを詳しく解説いたします。
IoTやAIの普及により、製造工程以降のデータ利活用は急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理して効果的に利活用する、つまりデータ分析・AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
本講演では、まず、R&D部門のデータ管理の実情をお話しさせていただき、属人的なデータ管理状況がなぜ発生してしまうのか?そのような状況にはどのような問題がはらんでいるのか?等を説明させていただきます。次に、データ管理状況を改善するために必要な方策に関して、データ管理システムを導入する際に必要な要件、および各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明させていただきます。最後に、これら方策を実施した具体例をもとに、改善効果および改善運用後に陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して解説させていただきます。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
発行年月 | |
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2023/12/27 | 実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法 |
2023/10/31 | 出口戦略に基づく研究開発テーマの設定と事業化への繋げ方 |
2022/8/31 | 研究開発部門と他部門の壁の壊し方、協力体制の築き方 |
2022/4/28 | 研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化 |
2021/10/29 | “未来予測”による研究開発テーマ創出の仕方 |
2021/8/31 | 研究開発の "見える化" によるR&Dテーマ評価、進捗管理と進め方 |
2021/3/31 | 研究開発テーマの評価と中止/撤退判断の仕方 |
2020/10/30 | 研究開発者のモチベーションの高め方と実践事例 |
2018/12/27 | R&D部門の“働き方改革”とその進め方 |
2018/9/28 | コア技術を活用した新規事業テーマの発掘、進め方 |
2012/2/14 | LIMS導入に関する導入の留意点セミナー |
2011/12/14 | QCラボにおける厚生労働省「コンピュータ化システム適正管理GL」対応セミナー |
2011/7/5 | 分析機器やLIMSのバリデーションとER/ES指針 |