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製造業における生産性向上・品質改善を実現するためのデータ活用術

製造業における生産性向上・品質改善を実現するためのデータ活用術

～線形モデル・非線形モデルの構築方法、データ前処理、具体的な適用事例 / データ活用の考え方や注意点等を含めた実践的な内容を解説～
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    概要

    本セミナーでは、データ解析手法の基礎から解説し、データ解析手法を使用するデータ前処理、および注意すべきこと (弱点)を解説いたします。
    また、応用編では、産業応用事例を紹介しながら、実際に現場で役立つデータ活用術を解説いたします。

    開催日

    • 2025年8月21日(木) 10時30分 ～ 16時30分

    修得知識

    • 現実の問題をデータ解析で解決するための実践的方法
    • 様々な産業応用事例

    プログラム

    　バズワードに振り回されている場合ではない。生産性向上や品質改善を実現するためには、設備や製品に関する知識とデータを活用しなければならず、そのための方法を身に付ける必要がある。製造現場で成果をあげるために、最先端の方法が必要とは限らない。むしろ、実績の豊富な方法を自分の道具箱に入れておき、それら適材適所で使うことが大切である。目標を達成できるのであれば、手法やモデルはできるだけ単純な方がよい。
    　そのような観点から、本講座の基礎編では、最低限知っておくべきデータ解析手法を解説し、それらを使用する際に注意すべきこと (弱点) を指摘する。また、地味だが重要なデータ前処理にも触れる。その上で、応用編では、産業応用事例を紹介しながら、転移学習やグレイボックスモデル (ハイブリッドモデル) を含めて、実際に現場で役立つデータ活用術を紹介する。さらに、データ解析で成果を挙げるための心得3箇条を示す。

    1. はじめに:製造業におけるデータ活用について
    2. 基礎編1:最低限知っておきたい線形モデル構築方法
      1. 重回帰分析
      2. 線形判別分析
      3. 主成分分析
      4. 多重共線性の問題
      5. Ridge回帰とLasso回帰
      6. Partial Least Squares (PLS) 回帰
    3. 基礎編2:道具箱に入れておきたい非線形モデル構築方法
      1. ガウス過程回帰 (GPR) :バラツキを予測する
      2. Random Forest:多数決で精度を高める
    4. 基礎編3:最低限実行するべきデータ前処理
      1. データを見る
      2. 外れ値を検出する
      3. 変数を変換する
    5. 応用編1:仮想計測・ソフトセンサー
      1. 仮想計測・ソフトセンサーの役割
      2. 実用上の課題
      3. Just-In-Timeモデル:装置や原料の特性変化に対応する
        • 事例
          • 半導体プロセス
          • 製薬プロセス
      4. 製品品質の推定制御:局所PLSとモデル予測制御を活用する
        • 事例:石油化学プロセス
      5. 転移学習 (FEHDA) :モデル再構築期間を短縮する
        • 事例
          • トナー製造プロセス
          • 医薬品製造プロセス
    6. 応用編2:異常検出
      1. 統計的プロセス管理 (SPC)
      2. 多変量統計的プロセス管理 (MSPC)
        • 事例:鉄鋼プロセス)
      3. 非線形性に対応した異常検出方法
        • 近傍法
        • one-class SVM
        • Autoencoder
    7. 応用編3:グレイボックスモデル
      1. 物理モデル+統計モデル=グレイボックスモデル
      2. グレイボックスモデルによる予測
        • 事例:医薬品製造プロセス
    8. おわりに
      1. まとめ
      2. データ解析の心得3箇条
      • 質疑応答
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    講師

    • 加納 学 氏
      京都大学 情報学研究科 システム科学専攻
      教授
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    主催

    サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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    お問い合わせ

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    受講料

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

    複数名受講割引

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    • 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。
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