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量産に耐えうる最適設計仕様を導く非線形ロバストデザイン

量産に耐えうる最適設計仕様を導く非線形ロバストデザイン

~開発実情に品質工学が合わない課題も、AIと適応的最適化で解決する / 汎用的で、量産を考慮したデータ駆動型開発法~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、非線形ロバストデザインの基本的な手順と解析手法を解説いたします。

開催日

  • 2025年1月23日(木) 13時00分 15時30分

受講対象者

  • 製品や技術開発に携わる技術リーダー、技術者の方
    • 機械部品
    • 電子電気部品
    • 材料
    • 半導体
    • 自動車
    • 家電
    • 加工機械/生産装置
    • センサー
    • 計測評価機器
    • 医工連携機器
    • 植物工場など
  • 開発完了後に量産不良やユーザークレームが出て、開発手戻りを経営課題とする方
  • 問題に関係する要素が多くなり、どれか1つを対策しても成果が出ないなどで体系的な実験解析手法を必要とする方
  • 開発難易度が上がってきた、未経験の分野に進出する等、これまで通りのやり方では成果が出ずに困っている方
  • 高額な部品や装置の使用ではなく、安価な部材の組合せや安価な装置で高い性能目標を達成する開発が必要な方
  • 実験計画法や品質工学 (ロバストパラメータ設計) 、応答曲面法、マテリアルズ・インフォマティクスを開発で使ったが、上手く行かなかった方

修得知識

  • 非線形ロバストデザインの手順と実験、解析手法
  • 通常の品質工学で最適条件を特定できない場合のリカバリー手順
  • 部品・材料コストの削減、量産不良やユーザークレームによる開発手戻りなどの経営課題に対する解決策
  • 技術課題、品質問題に関係する要素が多くなり、対策しても成果が出ない場合に有効な体系的な開発手法
  • 高額な部品・材料、高額な装置の使用ではなく、安価な部材の組合せや安価な装置で高い性能目標を達成する開発手法

プログラム

 量産時の製造条件や出荷先での使用状態の変動に耐え、高性能を発揮する最適設計仕様 (最適条件) を導く開発手法として、品質工学 (ロバストパラメータ設計) が知られています。
 品質工学は、品質工学が要求する開発時の状況を満たせた場合、想定以上の成果を出せる開発手法です。しかしながら、品質工学が要求する開発時の状況を満たせない事も多く、期待した成果が出ない場合があります。
 その状況でも、量産時の製造条件や出荷先での使用状態の変動に耐え高性能を発揮する最適条件を導く開発手法が、非線形ロバストデザイン (非線形ロバスト最適化) です。非線形ロバストデザインは、品質工学で最適条件を特定できない (最適条件が再現しない) 状態から、採取した実験データを無駄にする事なく、人工知能を使った非線形解析と適応的最適化を実施する事で、量産に耐えうる最適仕様を導くことが可能です。なお、最初から非線形ロバストデザインを元に開発を行う場合は、通常の品質工学の実験数から、より少ない実験数からスタートし、実験対象を支配する現象の複雑さに応じて、実験データを適宜増やす手順を使用します。この手順により、最小の実験数で、複雑な現象における安定的で高性能な最適仕様の特定を可能にします。
 また、非線形ロバストデザインは、採取する実験データの自由度が高く、通常の品質工学が要求する実験データに対する制約 (特性値の加法性) を考慮する必要がありません。そのため、技術者の思い通りに開発を進める事が可能となります。
 本講では、非線形ロバストデザインの基本的な手順と解析手法を解説いたします。

  1. 通常の品質工学 (ロバストパラメータ設計) 実施手順 概要
  2. 通常の品質工学 (ロバストパラメータ設計) で最適条件を特定できない状況から非線形ロバストデザインを使用する手順・ノウハウ
    1. 実施手順概要 (*1)
    2. 非線形ロバストデザインにおける解析指標
    3. 適応的最適化の手順 (*2)
    4. 手順と解析方法のデモ (*2)
  3. 非線形ロバストデザインで開発を進める場合の手順・ノウハウ
    1. 実施手順概要 (*1)
    2. 最初の実験計画立案方法
    3. 適応的最適化の手順 (*2)
    4. 手順と解析方法のデモ (*2)
    • 質疑応答
  • (*1) 洗濯機の脱水時の振動問題を事例に、実施手順概要を解説。事例は業界を問わず、誰にでもイメージできるモノとして選択しており、洗濯機の振動技術の解説が目的ではありません。
  • (*2) 通常の品質工学から非線形ロバストデザインに切り替える場合でも、最初から非線形ロバストデザインを使用する場合でも、この手順は共通です。

講師

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

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。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 36,200円 (税別) / 39,820円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

免責事項

技術コンサルタントの方や、講師業の方は、受講をご遠慮ください。
上記につきまして、お申込み後に確認のためご連絡させていただく場合がございます。
受講者が変更になる場合 (代理出席) は、必ず事前にご連絡をお願いいたします。

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500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 36,200円(税別) / 39,820円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) 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。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

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。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

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。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • 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。
本セミナーは終了いたしました。

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