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6月17日 10:30〜12:00)
近年あらゆる産業・業務におけるデジタルトランスフォーメーション (DX) は急速に進んでおり、企業存続発展のためにDXは必須いえる状況にあります。その流れでは産業の川上に位置する化学・素材の業界においても同様であり、特に研究開発の場面ではマテリアルズインフォマティクス (MI) の導入が行われております。 本講演では国内外企業におけるマテリアルズインフォマティクス導入の現状と、効果的にマテリアルズインフォマティクスを推進するための体制、そのステップについて説明を行います。また、マテリアルズインフォマティクス推進の選択肢の一つとして長瀬産業が提供するTABRASAの紹介も併せて実施いたします。(2021年6月17日 12:45〜14:15)
材料メーカーの研究開発部門では、人材の大半が化学系出 身のため、数学的な素養を有する人材は少ない。また、実験に関しては、 経験的手法に頼ることも多く、最もDX全般の導入が遅れている。このような 背景から、AIを活用した材料開発であるマテリアルズ・インフォマティクス (MI) を導入するのは至難の業である。しかし、成功事例に伴い社内での 普及も進み、一旦理解を得れば、実はマテリアルズインフォマティクスはRPA、エッジAI、ロボティクスと いった様々なDXの組み込み系アイテムと相性が良いことに誰しもが気づく ことができる。三井化学では草の根活動的にマテリアルズインフォマティクスの普及を進め、21年度の テーマアイテム数は100に届きそうな勢いである。地道な活動が中心となる が、ここ数年の取り組み並びに今後の展望・予想について述べたい。
(2021年6月17日 14:30〜16:30)
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。
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、データ管理状況を改善するために導入すべきDB,インフォマティクスプラットフォームに必要な要件を説明させていただきます。
最後に、これら方プラットフォームを導入、運用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。
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。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2024/5/1 | ラボでの電子実験ノート管理・運用における経験からわかった電子情報管理の問題点・解決とDXの進め方 | オンライン | |
| 2024/5/10 | R&D部門での生成AI活用およびDXによる材料設計の加速化 | オンライン | |
| 2024/5/10 | 「DXの70%は失敗」と言われる状況を打破し、食品業界を事例としたDXを阻害する3つの課題と進め方の極意 | 東京都 | 会場・オンライン |
| 2024/5/14 | 研究・実験データ収集、管理への仕組み作りと蓄積データの活用 | オンライン | |
| 2024/5/14 | R&Dマーケティング「基本編」「実践編」2日間セミナー | オンライン | |
| 2024/5/14 | 研究者・技術者が価値ある活動を行うために絶対に知っておかなければならないマーケティングの基本理論 | オンライン | |
| 2024/5/14 | 間違いだらけの新規事業2024 | 東京都 | 会場・オンライン |
| 2024/5/15 | ソフトウェア開発への生成AI・ChatGPT導入と活用 | オンライン | |
| 2024/5/15 | コア技術の明確な定義、設定プロセスと継続的な育成と強化手法 | オンライン | |
| 2024/5/15 | 企業間データ連携の推進・課題と材料開発への活用 | 会場 | |
| 2024/5/15 | 技術者・研究者に必要なマーケティングの基礎、知識と実践 | オンライン | |
| 2024/5/15 | エネルギービジネスの未来を読み解くための情報収集・利活用ノウハウ | 東京都 | 会場・オンライン |
| 2024/5/16 | 農業・食関連産業のDX実現に向けた政策 | 東京都 | 会場・オンライン |
| 2024/5/17 | AIを巡る主要国の動向と日本におけるAI実務対応のポイント | 東京都 | 会場・オンライン |
| 2024/5/17 | ChatGPTの実務活用 | オンライン | |
| 2024/5/20 | 生成AIを業務で利用する際の法的留意点 | 東京都 | 会場・オンライン |
| 2024/5/21 | 研究開発部門が真に価値ある成果を生み出すために実行しなければならない日々のマーケティング活動 | オンライン | |
| 2024/5/23 | 自社保有技術の棚卸しと新規事業テーマの創出 | オンライン | |
| 2024/5/23 | 研究開発部門による3つの重要要素に基づいた「良い事業戦略」の構築と策定 | オンライン | |
| 2024/5/23 | 技術者・研究者のための競合情報・市場情報の収集方法 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 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 |
| 2022/4/28 | プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化 |
| 2022/1/13 | DXを未来のビジネスに結びつけるための情報収集利活用ノウハウ |
| 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 |
| 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 |