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失敗例、躓きやすいポイントから学ぶ研究開発DX導入プロジェクトの立ち上げ方、推進の注意点

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開催日

  • 2022年9月16日(金) 10時00分 ～ 17時15分

プログラム

第1部 研究・開発・設計部門におけるDX導入・推進の成功・失敗ポイント

(2022年9月16日 10:00〜11:30)

　デジタル・データ活用によるさまざまなDX事例が世間に登場し、研究・開発・設計といった技術部門においてもDXを推進せよという経営の期待は日に日に大きくなっていると思われます。しかし一方ではDXに対する限界感も目立ち始め、経営が期待するDXというものと実際に社内で手掛けている内容に対するギャップについても認識されてきているのではないでしょうか。
　本講演では、製造業の技術系部門に対する支援を通じて感じている、DXプロジェクトのつまずきやすいポイントを取り上げ、それに対する考え方について解説・共有していきたいと思います 。

  1. R&D、設計部門におけるDXとは
    1. 技術系部門の特性
    2. 技術系部門に期待されるDXとは
  2. DXの壁
    1. 手段の目的化
    2. 組織単位での縦割り検討
    3. 業務基盤の未整備
  3. プロジェクト事例から見るDXの留意ポイント
    1. ベンダーの活用
    2. ビジネス上の意義の浸透
    3. 効果の捉え方
  4. 職場に立脚した課題別のDX
  5. DXの正しい推進のポイント
    • 質疑応答

第2部 花王におけるマテリアルズ・インフォマティクス研究体制の構築と人材育成

(2022年9月16日 12:15〜13:45)

　この10年ほどの間で、マテリアルインフォマティクス (MI) による材料開発が急速に加速している。日本で着目を集めるきっかけとなった出来事としては、2011年に米国で開始された「マテリアルゲノム計画」があげられる。その時点で、弊社ではMI研究が進んでいない状態であり、このままでは材料開発の分野で競争に遅れるとの危機感を持った。そのような状況下で、弊社研究所でMIを立ち上げる必要があると考え、私はその導入を任された。取り組み初期の段階から、一研究所で進めては上手くいかないと悟り、ボトムアップ的に他研究所も巻き込んで進める必要があると考えた。
　本セミナでは、取り組み初期での「チーム編成や人材育成で苦労した点」や「MIを利用した具体的な応用例」に関して紹介する。

  1. 背景
  2. マテリアルズ・インフォマティクス (MI) 研究体制の構築
    1. MIのためのデータベース作
      1. どのようなデータを利活用するか
      2. 誰がデータクレンジングをするか
      3. 材料設計者に協力してもらうためには
    2. MIを進めるための体制
      1. MIを進めるにあたり必要な能力、及び人材
      2. プロジェクトリーダーに求められる能力
      3. データサイエンティスト、材料設計者に求められる能力
      4. チームとして求められる能力
    3. インフォマティックス人材の育成
      1. 教育対象者をどのように設定するか
      2. 人材育成講座 (初級編) の立ち上げ
      3. 人材育成講座 (中級編) の立ち上げ
  3. マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の応用例
    • 質疑応答

第3部 日立における研究開発でのDX実現へ向けたR&D部門のデータベース統合の仕方

(2022年9月16日 14:00〜15:30)

　研究開発の国際的な競争が激化し、より短期間・低コストでの研究開発が課題となっている。この課題に対し、日立はDXを加速するLumadaで展開されるソリューション・技術を活用し、研究部門で発生する各種データの一元管理が可能な統合データベースを中核として、AIをさらに加速するほか、研究者間で研究手法やノウハウを最大限利活用するためのサイバーフィジカルシステムの導入を推奨している。これにより、日立は新たな研究知見の獲得や迅速な新素材の研究探索を可能とするなど、研究開発のさらなる高度化・効率化を支援する。
　本講演では、そのサイバーフィジカルシステムの概要とソリューション化に向けた今後の展望を説明する。

  1. 研究開発におけるDX推進の背景
  2. 当社の研究開発におけるDX推進支援について
  3. 研究開発を支援する各取り組み
    • 質疑応答

第4部 長瀬産業における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とステップ

(2022年9月16日 15:45〜17:15)

　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、企業存続の発展のためにDXは必須いえる状況にある。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) の導入が行われている。
　本講演では、効果的にMIを推進するための体制・そのステップについて説明する。また、MIを含む研究開発をDXを進める上での具体的な課題と、それに対する長瀬産業のソリューションを紹介する。

  1. はじめに
    1. 自己紹介
    2. 長瀬産業の紹介
  2. 研究開発におけるDX
    1. 研究開発を取り巻く環境
    2. MIとDX
    3. MI/DX成功の3つの論点
  3. 長瀬産業が提供するソリューション
    1. 電子実験ノートを中心としたデータマネジメントプラットフォーム活用
    2. 機械学習活用による配合最適化
    3. 外部データの活用による発想の深化
  4. まとめ
    • 質疑応答
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講師

  • 柏木 茂吉 氏
    株式会社 日本能率協会コンサルティング R&Dコンサルティング事業本部 開発・設計マネジメント革新センター
    センター長, シニア・コンサルタント
  • 大崎 浩二 氏
    花王 株式会社 マテリアルサイエンス研究所
    上席主任研究員
  • 森田 秀和 氏
    株式会社 日立製作所 公共システム事業部 デジタルソリューション推進部
    部長
  • 森下 夏希 氏
    長瀬産業 株式会社 NVC室 MI推進チーム
    チームリーダー
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主催

株式会社 技術情報協会
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
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1名様
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)
複数名
: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
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  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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