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9/12【セミナー】エンジニアのための実験計画法 & Excel上で構築可能な人工知能を併用する非線形実験計画法入門

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エネルギー・環境・機械 ICT・情報処理 生産:製造プロセス・化学工学  / 2019年06月06日 /  造船・重機 産業機械機器 家電・AV
イベント名 エンジニアのための実験計画法 & Excel上で構築可能な人工知能を併用する非線形実験計画法入門
開催期間 2019年09月12日(木)
10:30~17:00
会場名 京都・京都市下京区 京都リサーチパーク 東地区 1号館 4F B会議室
会場の住所 京都府
地図 https://www.science-t.com/hall/16441.html
お申し込み期限日 2019年09月11日(水)16時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

 

~《製造業における実験計画法》と
《実験計画法が上手くいかない複雑な現象に対応する、人工知能を使った非線形実験計画法》
の基礎・実施手順~

 

年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します。

「求めている製品性能や材料物性をどうにか実現したい」「加工・生産・合成条件を最適化したい」……。
 開発のゴールを可能な限り少ない実験回数で実現するための「実験計画法」の基礎・実地手順と、実務で避けられない「構成要素が複雑に絡みあう」場合の対策として、工知能技術のニューラルネットワークモデル(超回帰式)を併用した「製造業の開発に適した非線形実験計画法」を解説します。これから学ぶ初学者、学ぼうとしたものの挫折した方、すでに実施しているがうまくいかない方など、幅広い方にご満足いただけるような内容です。

… 本講座オススメPOINT ………
 「実験計画法」は"線形モデル"での解析ですが、化学・材料・医薬品・プロセス開発における配合設計や合成条件は、線形モデルで解析できるケースは極稀です。本セミナーで解説する「非線形実験計画法」とは、製造業の開発でコントロールしたい現象の大半である"非線形現象"をモデル化できる、ニューラルネットワークモデルを実験計画法に組み合わせて「実験計画法」の欠点を解消する開発方法です。
 「非線形実験計画法」は、化学・材料だけではなく、機械、電気、家電等アッセンブル製品、加工、計測機器等にももちろん有効です!

 

講師

 

MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 氏
 元・オムロン(株)、パナソニック(株)、東レ(株)、LG Electronics Japan Lab(株)


【紹介】
 1993年にオムロン(株)に入社し、電子部品の原理開発、加工技術開発、ロボットの研究開発、人の聴感判定を機械化した検査装置開発などに従事。2006年にパナソニック(株)に入社し、生活家電の要素技術開発、新機能製品開発などに従事。2007年後半に東レ(株)に入社し、液晶ディスプレイなどの微細加工技術開発などに従事。その後、2010年にLG Electronicsに入社し、生活家電研究所を京都で立ち上げた。京都研究所立ち上げ後は、洗濯機チームリーダー、オープンイノベーション室長を歴任。部品・アッセンブル・材料・外資系の各会社で、新事業企画、技術や製品の企画、それらの研究開発を担当し、プレイヤー、マネージャーとして多面的な経験を積んだ。
特に機械の知能化技術を得意としており、生産システム・検査評価機器・設計開発ツール・家電要素技術等への多変量解析、実験計画法、品質工学、人工知能応用技術活用に関して約23年の経験を持つ。
2015年にMOSHIMO研を開業。人工知能・品質工学を中心とした製造業への技術課題解決支援と、生活関連用品などの研究開発を行っている。

所属学会等:
 日本品質管理学会会員/品質工学会会員/滋賀県品質工学研究会会員

 

 受講料(税込)

 

48,600円(本体45,000円+税3,600円)※資料・昼食付
キャンペーン!2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額の24,300円)

 

 趣旨

 

 実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ(因子ごとの最適条件)を見つけることが可能です。
しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル(構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル)にもとづくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。
本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング(ニューラルネットワークモデル=超回帰式)を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
 実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学(タグチメソッド)を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、また、多目的最適化が必要な方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。
なお、複雑な現象をモデル化(数式化)するニューラルネットワークモデルをExcel上で簡単に構築する方法も、デモンストレーションを併用して解説いたします。

 

 プログラム

 

<得られる知識・技術>

・従来の開発方法の問題点と解決策
・数多くの要因の組合せを効率的に実験し、最適条件を導き出す方法
・製造業における実験計画法の基本的な考え方から実践手順
・製造業における実験計画法の原理的な問題点と解決方法
・非線形性が強い複雑な現象の場合に有効なニューラルネットワークモデル(超回帰式)を併用する解析手順
・Excel上で、簡単にニューラルネットワークモデルを構築する方法と実験計画法への応用ノウハウ
・複数の特性値(多特性)を同時に最適化する実験デザイン、解析方法
・各構成要素の条件に関して、飛び飛びの値(水準)での最適条件化ではなく、連続値として(水準の間も含めて)最適条件を求める解析方法
・複雑な関係を持つ構成要素間の最適な組合せ条件を見つける具体的手順
・実験計画法や応答曲面法、品質工学(タグチメソッド)を開発で使ったが、上手く行かなかった方々への解決策

※実験計画法、ニューラルネットワークモデル、品質工学(タグチメソッド)に関する予備知識は必要ありません。

 

<対象>

・機械、電子電気部品、材料、家電、加工/生産装置、計測評価機器、医療医工分野等の製品や技術開発に携わり、開発効率を高めたい方
・問題に関係する要素が多く、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た、未経験分野への進出等、従来のやり方では成果が出ない方
・安価な部品や装置で高い性能目標を達成する開発方法を求める方
・毎年繰返し、同じような製品開発(製品設計と検証、その生産条件出し)を行っていて、その開発効率を高めたい方
・多特性の最適化が必要で、従来方法では解決できなかった方
・実験計画法や応答曲面法、品質工学(タグチメソッド)を使ってみたが上手く行かない方
・実験計画法やタグチメソッド(品質工学)などの離散的な探索では成果の出ない方

 

※同業者(技術コンサルタント・講師業)の方の受講はご遠慮いただいております。


<プログラム>

1.典型的な既存の開発方法の問題点
 1.1 解説用事例 洗濯機 振動課題の説明
 1.2 既存の開発方法とその問題点
 
※上記の事例は、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.実験計画法とは
 2.1 実験計画法の概要
  ① 本来必要な実験回数よりも少ない実験回数で結果を出す方法の概念
   ・実際の解析方法
   ・実験実務上の注意点(実際の解析の前提条件) 
   ・誤差のマネジメント
   ・フィッシャーの三原則
  ② 分散分析とF検定の原理
  ③ 実験計画法の原理的な問題点
 2.2 検討要素が多い場合の実験計画
  ①  実験計画法の実施手順
  ②ステップ1 『技術的な課題を整理』
  ③ステップ2 『実験条件の検討』
   ・直交表の解説
  ④ステップ3 『実験実施』
  ⑤ステップ4 『実験結果を分析』
   ・分散分析表 その見方と使い方
   ・工程平均、要因効果図 その見方と使い方
   ・構成要素の一番良い条件組合せの推定と確認実験
  ⑥解析ソフトウェアの紹介
  ⑦実験計画法解析のデモンストレーション
 
3.実験計画法の問題点
 3.1 推定した最適条件が外れる事例の検証
 3.2 線形モデル → 非線形モデルへの変更の効果
 3.3 非線形性現象(開発対象によくある現象)に対する2つのアプローチ
 
4.実験計画法の問題点解消方法 ニューラルネットワークモデル(超回帰式)の活用
 4.1 複雑な因果関係を数式化するニューラルネットワークモデル(超回帰式)とは
 4.2 ニューラルネットワークモデル(超回帰式)を使った実験結果のモデル化
 4.3 非線形性が強い場合の実験データの追加方法
 4.4 ニューラルネットワークモデル(超回帰式)構築ツールの紹介
 
5.ニューラルネットワークモデル(超回帰式)を使った最適条件の見つけ方
 5.1 直交表の水準替え探索方法
 5.2 直交表+乱数による探索方法
 5.3 遺伝的アルゴリズム(GA)による探索方法
 5.4 確認実験と最適条件が外れた場合の対処法
 5.5 ニューラルネットワークモデル(超回帰式)の構築と最適化 実演
 
6.その他、製造業特有の実験計画法の問題点
 6.1 開発対象(実験対象)の性能を乱す客先使用環境を考慮した開発
 6.2 客先使用環境を考慮した開発実験方法 品質工学概要
 
7.学習用 参考文献 紹介
 
8.全体に対する質疑応答

 
※説明の順序が入れ替わる場合があります。

 

━━━━━━━━━━━━◆キャンペーンについて◆━━━━━━━━━━━━━━━━━━

≪お申し込み方法≫

 お申し込みページ一番上の連絡事項欄に「2名同時申込み」希望の旨と、

 2人目の受講者様の情報(お名前・メールアドレスは必須)をご入力ください。

 住所等が申込者様と同一の場合は、省略いただいて結構です。

・2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。詳細は別途ご連絡いたします。

・同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。

・3名様以上でお申込みの場合、3人目以降は定価の半額で受講できます。

・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。ご希望の場合はお知らせください。

・他の割引は併用できません。

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○お申し込み後、サイエンス&テクノロジーより確認のご連絡を差し上げます。

○受講料は銀行振込、または当日会場にて現金でお支払いください。

○お申込み後、ご都合が悪くなった場合は代理の方のご出席も可能です。

やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定で承ります。

◇キャンセル規定◇

開催日から逆算(営業日:土日・祝祭日等を除く)いたしまして、

・開催7日前以前でのキャンセル: キャンセル料はいただきません

・開催3~6日前でのキャンセル: 受講料の70%

・開催当日~2日前でのキャンセル・欠席: 受講料の100%

※受講料入金後での7日前以前のキャンセルについて、返金の手続きが発生した場合の振込手数料はお客様負担とさせていただきます。

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※お申し込み詳細についてはQ&Aにも掲載しております。

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