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。
(2021年1月7日 10:00〜14:45)
IoT等で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、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆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、効果的な利用、活用、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させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか?そのような状況にはどのような問題をはらんでいるのか?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、導入すべきデータ管理システムに必要な要件及び各個人に必要な意識改革、会社としての体制づくりなど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基に改善効果および改善運用後陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して、紹介させていただきます。パターンについてイノベーションの本質を共に考察していきます。
(2021年1月7日 15:00〜16:30)
製造業のR&Dのデジタル化は、1980年代の図面3次元化に始まり、シミュレーション活用開発MBD (Model Based Development) 、要求管理も加えたSEなど、その内容の高度化と対象カバー域の両方で進化が進んでいる。持続可能な開発目標 (SDGs) などで製品に対する要求がさらに高度・複雑化する中、デジタル導入をR&Dの仕組み変革・開発の思想改革につなげた企業が効率と品質を向上させている。
本講演では、R:研究領域でDX導入が進んでいる2つの特定業務における活用事例と、製造業の中でも特にD:開発領域へのDX活用が進展し、開発プロセスそのものを変えつつある自動車業界における実例をご紹介し、加えてpost COVID-19時代を見据えたR&D DXの将来像についてその展望を述べる。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
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発行年月 | |
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2022/1/12 | 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック |
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