第1部 R&D部門における 効果的なデータ管理手法と管理体制づくり

(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。

1. はじめに
   • 講演者のR&D実績とデータ管理の取り組みについて
2. R&D部門のデータ管理の実情
   1. R&D部門のデータ管理状況
   2. 属人的データ管理状況が生み出される原因
   3. 属人的データ管理状況が引き起こす問題
3. データ管理状況を改善するために必要な方策
   1. 属人的データ管理状況を脱するためのデータ管理システム導入に必要な要件
   2. 属人的データ管理状況を脱するために必要な各個人の意識改革
   3. 属人的データ管理状況を脱するために必要な会社としての体制づくり
4. 方策を実施した具体例とケーススタディ
   1. データ管理システム導入による改善例
   2. データ管理システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
   3. データ管理システム運用後 陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
5. まとめ
• 質疑応答

第2部 R&D部門におけるDX導入と活用

(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。

1. R&DにおけるDXの現状
2. R&D DXの進展が思わしくない理由
3. R&D DX導入=開発オペレーション戦略
4. プロセス/デジタルモデル/業務インフラの三位一体の改革
5. ソフトウェアへの付加価値移動へ対応したR&D DX
6. 研究所におけるデジタル活用の動向: 研究の環境変化
7. 超長期研究テーママネジメントへの活用
8. オープンイノベーションへの活用
9. 自動車開発プロセスにおけるMBD導入の進展
10. MBDが変えた自動車開発プロセス
11. 自動車のMBDを促進する2つの大きなムーブメント
12. 自動車開発におけるDXの進展度合い
13. デジタル開発の精度向上サイクル
14. 連関する複数システムのバーチャル評価
15. 自動車開開発におけるDXの意味合い
16. post COVID-19時代を見据えたR&D DXの将来像
• 質疑応答