【Live配信セミナー 1/15】プラスチック成形,樹脂/フィラー分散,フィルム製膜におけるAI,データサイエンスの活用,DX化/IoTへの展望/
| イベント名 | プラスチック成形,樹脂/フィラー分散,フィルム製膜におけるAI,データサイエンスの活用,DX化/IoTへの展望/ |
|---|---|
| 開催期間 |
2026年01月15日(木)
9:50~17:10 |
| 会場名 | Zoomを利用したLive配信 |
| 会場の住所 | 東京都※会場での講義は行いません |
| お申し込み期限日 | 2026年01月14日(水)15時 |
| お申し込み |
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<セミナー No 601203>
【Live配信版】
プラスチック成形,樹脂/フィラー分散,
フィルム製膜におけるAI,データサイエンスの活用,DX化/IoTへの展望
★どんな機材やソフトを使うか? コストと導入の難易度
★制御系とAIシステムとの接続のポイント
★分子構造や結晶化挙動,温度・圧力などの異種データの組合せを「AIが扱える数値」へ落込むには?
★センサノイズ,画像ノイズ,分散や界面状態など「見えない現象」,教師データ不足などへの対応
■ 講 師
【第1部】(株)AFC研究所 代表取締役社長 博士(工学術) 浅井 真吾 氏
(株)AFC研究所 豊川オフィス シニアエンジニア 松浦 一夫 氏
【第2部】(株)KMC 代表取締役社長 博士(工学) 佐藤 声喜 氏
【第3部】ムラテックメカトロニクス(株) 営業部 矢田 尚 氏
【第4部】(株)ケンシュー 代表取締役 工学博士 倉地 育夫 氏
【第5部】(株)日本製鋼所 イノベーションマネジメント本部 先端技術研究所
成形加工グループ 博士(工学) 福澤 洋平 氏
■ 開催要領
日時:2026年1月15日(木) 9:50~17:10
会場:Zoomを利用したLive配信 ※会場での講義は行いません
聴講料:1名につき66,000円(消費税込み,資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につ60,500円〕
〔大学,公的機関,医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせ下さい〕
■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
→ https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
プログラム
【9:50~11:10】
第1部 プラスチック成形(押出成形・射出成形など)における「AI技術」の活用や「データ サイエンス」による課題解決
●講師 (株)AFC研究所 代表取締役社長 博士(工学術) 浅井 真吾 氏
豊川オフィス シニアエンジニア 松浦 一夫 氏
【講座の趣旨】
押出成形・射出成形における「AI技術の活用」や「データサイエンスによる課題解 決」に関し、その背景から来る必要性とその解決策を事例を交えて解説する。
【セミナープログラム】
1.プラスチック成形業界を取り巻くAI技術利用環境と課題
1.1 社会環境視点での背景
1.2 技術環境視点での背景
1.3 経営視点での取組重要性
2.今、なぜAIやデータサインエンスの活用が必要なのか
2.1 成形プロセスの複雑性と変動因子の多さによる課題
2.2 技術者不足と技能継承の課題
2.3 品質安定化と歩留まり改善に関する課題
2.4 コスト削減・生産効率化での課題
3.「AI技術の活用」と「データサイエンスによる課題解決」
3.1 データサイエンスの役割
3.2 「AI技術の活用」事例
(1)成形条件の自動最適化
(2)不良予測とリアルタイム監視
(3)画像AIによる外観検査
(4)生産データの可視化と意思決定支援
4.効果の即効性が考えられる「画像AIによる外観検査活用」
4.1 良品学習と不良品学習の違い
4.2 撮像技術とAI技術
4.3 当社の実施事例
5.今後の展開
【質疑応答】
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【11:20~12:20】
第2部 型内無線センサとデータサイエンス/成形AIによる次世代成形監視システム
●講師 (株)KMC 代表取締役社長 博士(工学) 佐藤 声喜 氏
【講座の趣旨】
成形事業における課題は不良削減と変化する材料や金型・設備への対処とされている 特に成形不良の70%が金型起因とされ、金型内部の挙動を可視化する最新の 「型内センサ」を紹介し、変動する材料・設備の監視に関するAIデータサイエンス を紹介する。
【セミナープログラム】
1.成形事業者における課題と成形不良分析
1.1 成形現場の課題
1.2 成形不良分析と不良対策に向けた指針
2.最新の成形金型センシング:型内センサ
2.1 金型表面温度センサ:サーモモニタリンと事例紹介
2.2 型内挙動を可視化する:型内圧力・温度・型開センサ
2.3 型内センサデータの事例と分析:ダイカスト・樹脂事例
2.4 成形機異常監視・保全センサ:無線Wifi振動・温度・温湿度・電流センサ
3.不良因子の一元管理と分析・予知予防:Σ軍師システム
3.1 各センサデータを集約する製造現場ソフトΣ軍師Edge
3.2 クラウド方式のΣ軍師Ⅱによるデータ分析・予知予防ソフト
3.3 運用事例と効果
4.成形AIの取り組み:Σ軍師Ⅱ AI Plus
4.1 Σ軍師Ⅱ AI Plusの狙いとシステム構成
4.2 導入事例の紹介
5.金型管理・メンテナンスの重要性:金型IoT
【質疑応答】
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【13:10~14:10】
第3部 成形加工におけるDX向けAIモニターの活用実績
●講師 ムラテックメカトロニクス(株) 営業部 矢田 尚 氏
【セミナープログラム】
1.金型および成型機からのセンサデータ取得
1.1 センサ原理
1.2 センサ特性
1.3 金型センサおよび成型機データ取得実績
2.モニタリングシステム開発背景
2.1 業界の実態とニーズ
2.2 仕様と構想
2.3 製品構成
2.4 分析手法
3.AIモニタとしての実績
3.1 データサンプルでの実績紹介
3.2 業界別、部門別の実績紹介
3.3 現状と今後の展開
【質疑応答】
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【14:20~16:40】
第4部 データサイエンスによる機能性材料設計とその成形
●講師 (株)ケンシュー 代表取締役 工学博士 倉地 育夫 氏
【講座の趣旨】
絶縁体である高分子材料に導電性の高いカーボンを添加した半導体材料は、帯電防止材料や複合プリンターの部品、その他電子部品に応用されている。この配合設計では、パーコレーション転移の制御をどのように行うかが問題となる。この配合設計について、最適なパーコレーション転移の制御構造をコンピューターシミュレーションで確認し、その確認された構造を実現するプロセス設計を行い、複合プリンターの中間転写ベルトとして実用化した事例を講演する。 すなわち、これはデータマイニングにより得られた知を材料開発に活かした事例であるが、生成系AIに同様の問題を質問しても得られない解が、データ駆動で得られている。これは、コロナ感染のシミュレーションで行われた浸透理論の数理モデルによる解析でも得ることが難しい解である。コンピューターを使用するプロセスでは、現象を解析して得られた数式の計算値でシミュレーションする方法と現象をそのまま愚直にコンピューターに実行させる方法がある。後者は、非科学的な場合もあるが、形式知で解くことができない問題についても答えが得られる可能性がある。 その他、オブジェクト指向によるデータ駆動で環境適合ポリマーアロイを開発した事例も紹介する。
【セミナープログラム】
1.科学と技術、知について
1.1 形式知、経験知、暗黙知
1.2 科学と技術の方法
1.3 データサイエンスと科学
2.デジタルトランスフォーメーション
2.1 研究者・技術者のDX実装
2.2 ディープ・スマーツとDX
2.3 技術者の常識となったPython
3.データ駆動による配合設計
3.1 パーコレーション転移のシミュレーション
3.2 事例:MFP用中間転写ベルトの開発
3.3 事例:環境適合PET基ポリマーアロイ
【質疑応答】
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【15:50~17:10】
第5部 押出成形におけるAI/IoTの活用
●講師 (株)日本製鋼所 イノベーションマネジメント本部 先端技術研究所 成形加工グループ 博士(工学) 福澤 洋平 氏
【セミナープログラム】
1.二軸スクリュ押出機について
2.二軸スクリュ押出機のAI/IoTソリューション
3.AIを活用した二軸スクリュ押出機のスクリュデザイン最適化
【質疑応答】
※受講者の皆様の抱える疑問点や問題点について,セミナー開催3日前
までに 「事前リクエスト用紙」 (請求書に同封)や 「Eメール」 を御寄せ
頂けましたら,講演中に対応させて頂きます。
※セミナーの詳細についてお気軽にお問い合わせください。
※なお,「2名以上同時にお申込される場合、2人目以降の方の情報は
【弊社への連絡事項がございましたら、こちらにお書きください】欄に
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