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
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
本セミナーでは、乱流や混相流といった “複雑な流れ” 現象を扱う数値シミュレーション手法と得られたデータの解析手法、応用方法、機械学習の流体力学への応用まで、最新の研究成果の事例を交えながら解説いたします。
本セミナーでは、プラスチックフィルムの基礎から解説し、モノマー・オリゴマー選定、延伸配向のポイント、ボーイング・しわなどのトラブルの原因と対策について詳解いたします。
本セミナーでは、ペロブスカイト太陽電池を世界で最初に報告した桐蔭横浜大学宮坂研究室で、その研究の歴史を目の当たりにしてきた研究者が、技術的な特徴から実用化に向けた課題について解説いたします。
本セミナーでは、ぬれ性の制御、評価の基礎から、滑落性に優れた撥水・撥油性/親水性表面処理について実例を挙げながら解説いたします。
本セミナーでは、正確に早く伝わる技術文章の作成方法や校正方法に加え、効率よく論理的にドキュメントを作成する方法を解説いたします。
本セミナーではGFRP・CFRPのリサイクル技術に関する最新動向から、これらの技術を理解するうえで必要なGFRP・CFRPに関する基礎知識を解説いたします。
本セミナーでは、ボイド型欠陥が存在するエポキシ樹脂内で進展するPD及び電気トリーを起点とした絶縁破壊現象について解説いたします。
また、実機でPDを計測した例を示し、劣化 (寿命) 診断の指標について解説いたします。
本セミナーでは、ペプチド原薬製造方法の検討について化学合成に焦点を当てて紹介し、スケールアップや工程管理などの課題とその対応について解説いたします。
原料アミノ酸の管理、ペプチド合成における不純物、品質確保のための考え方についても解説いたします。
本セミナーでは、吸着材・固体触媒としての利用が今後も見込まれるゼオライトについて取り上げ、ゼオライトの合成・後処理、結晶構造・組成と物性との関係、物性評価の手法について詳解いたします。
本セミナーでは、AIサーバー、EVを支える次世代冷却手法として期待を集める沸騰冷却について取り上げ、沸騰冷却の基本原理、空冷・液冷との違い、適用が期待される応用分野までを解説いたします。
本セミナーでは、PI 006-4の改訂内容を押さえ、欧米当局査察で重視される確認ポイントを解説いたします。
本セミナーでは、医薬品の体内動態及び毒性発現のin vitro実験による予測法の現状と課題を解説いたします。
また、製薬企業の実務担当者に向けて、米国・欧州・アジアの最新規制動向や、ISO・OECDにおける国際標準化の潮流を解説いたします。
さらに、実用化に不可欠なシステム要件 (インラインモニタリング技術等) を解説し、MPS実用化の最前線と今後の展望を共有いたします。
本セミナーでは、改正労働安全衛生法に対応したSDS・ラベルを作成する際に、事業者にとって理解が難しい混合物のGHS (化学品の分類及び表示に関する世界調和システム) 分類方法とSDS・ラベルの作成方法について、分かり易く解説いたします。
また、アップデートしておきたい化学物質管理法規の最新動向や国連危険物輸送勧告 (UNRTDG) も解説いたします。
本セミナーでは、粘度・粘弾性測定の基礎、測定治具の選択方法から、チクソトロピー性、塗工性能の評価、濃厚スラリーの分散特性評価、粘着材・接着剤の評価など測定データの解釈、応用例まで詳しく解説いたします。
「治験薬だからGMP管理を簡略化できる」のではなく、Knowledgeが限られ不確実性が高い開発段階で、どのように本質的な品質保証を実現するか。
本セミナーでは、患者に必要な医薬品を届けるというPurposeを起点に、日米欧の治験薬GMPと変更管理を比較して解説いたします。
開発中の実験・検討・判断のWHYと、そこから得られた学びをKnowledgeとして形成・更新し、そのKnowledgeを申請資料として構成し、GMPに実装するとともに、委託先管理に活用し、Technology Transfer及びProcess Validationを通じて商業生産へ引き継ぐLifecycle Approachを、ケーススタディを交えて解説いたします。
本セミナーでは、乳化や可溶化に必要な界面活性剤の基礎からエマルションの調製・評価方法、最新の設計技術まで解説いたします。
本セミナーは、ICH M7ガイドラインについて取り上げ、エキスパートレビューに役立つ基礎的知識を解説し、次に具体例を紹介しながらエキスパートレビューを実施する際のポイントを解説いたします。
本セミナーでは、「QC7つ道具」の知識を身に着けた上で、日々発生する問題に対するPDCA=「問題解決の手順」を、演習問題を通して実践的に学ぶことができます。
AI・MIを導入しても、元となるデータが整っていなければ成果にはつながりません。
本セミナーでは、Excelから始めるデータ蓄積・共有の仕組みづくりから、データベース化、分析・AI/MI活用までを具体的に解説いたします。
R&D現場で「蓄積→共有→活用」が回り続ける仕組みと、導入・運用で失敗しないための実践ポイントを習得いただけます。