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本セミナーでは、研究データ解析で必要となるデータの成形、可視化、統計処理、レポート作成まで、生成AI (ChatGPT) を活用してこれらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。

本セミナーでは、軸受けの基礎から、転がり軸受の電食発生条件、電食リッジマーク形成過程、転がり軸受電食防止技術、EVモータ用軸受の開発動向について、事例を交えながら分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、塗料用添加剤について取り上げ、塗料用添加剤の基礎から解説し、添加剤の種類・作用機構、添加剤の適切な選定、添加の効果的な活用法について詳解いたします。

本セミナーでは、実験科学者である講師らの研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について紹介いたします。

本セミナーでは、予兆検知・異常兆候把握を中心に、二軸押出機の運転データを活用したAI導入の基本的な考え方と、実務でのモデル構築フローを分かりやすく解説いたします。
二軸押出機で得られるデータの特徴を踏まえつつ、どのようにAIを用いて兆候を捉えていくかを、実際の取組事例や分析手順とともに紹介いたします。

本セミナーでは、生成AIがビジネス環境に与える影響と、それによって生まれる新たな事業機会について概観し、他社の特許情報を活用するテクニック、自社の埋もれた特許を再発掘しビジネスに繋げる方法、さらにSNSのビッグデータから顧客の潜在的なニーズを掘り起こす手法など、明日から実践できるアイデア創出のテクニックを具体的な事例を交えて詳しく解説いたします。

SolidWorksを扱えることと、SolidWorksで設計できることは全く違います。
本セミナーでは、寸法や拘束を早く作る操作ではなく、構想段階で必要な要件整理、配置検討、動作モード検証、レビュー資料生成、設計根拠の可視化までを、実務モデルを使いながら体系的に習得いただけます。

本セミナーでは、触覚に着目した製品開発に必要な触覚・触感のメカニズムから、商品開発へ落とし込む時に必要となる官能評価法や物性値への結びつけ、更には定量化技術の最新動向や、自動車・情報機器用材料・スポンジや樹脂材料への応用事例までを解説いたします。

本セミナーでは、実験を行う前に知っておくべき基本的事項、パイロット、工場スケールでの製造に向けた実験の考え方、注意点、実験の計画法、データの収集法、データの評価法を説明すると共に実際のスケールアップ製造で遭遇した問題点をどのように対処、解決したか開発段階に応じた事例を参考にわかりやすく説明いたします。

本セミナーでは、EV電池、車載パワーデバイス、スマホ、5G基地局など、各種機器で発生する熱問題の実態とTIMへの要求、効果的な使い方を解説いたします。

本セミナーでは、サプライチェーンマネジメントとして必要なグローバルなリスクアセスメントの必要性と手法から、新規サプライヤー選定と判断基準、GMP・GDP・HSEなど規制要件、予期せぬ変更と逸脱事例 (原材料の変更、輸送中の温度逸脱・破損事故) 、リスクアセスメントのAuditなどへの応用方法など、わかりやすく解説いたします。

カーボンブラックは、帯電防止や導電性付与の目的で樹脂やゴム、電池用導電材として幅広く用いられています。
本セミナーでは、カーボンブラックの製法、特性、物性評価法、並びに、用途例について代表的な導電性カーボンブラックであるアセチレンブラックを主体に解説いたします。
導電性を効果的に発現させるための導電性メカニズムは、カーボンブラックの選定のみならず、配合、混練・混合プロセス等の分散技術と密着した関係にあり切り離すことができません。
これら一貫した材料設計を特にリチウムイオン二次電池用途を重点的に、樹脂・ゴム用途においても技術的に重要な考え方を解説いたします。

本セミナーでは、ヒューマンエラーを誘引せず、実効性のあるSOP、指図記録書とはどうあるべきか、事例を基に考察いたします。

本セミナーでは、ヒューマンセンシングの基礎から実験・評価の進め方、データの解析手法を解説いたします。