5/20 【Live配信(リアルタイム配信)】 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
イベント名 | 【Live配信(リアルタイム配信)】 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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開催期間 |
2021年05月20日(木)
10:30~17:00 ※会社・自宅にいながら学習可能です※ |
会場名 | Live配信セミナー(リアルタイム配信) |
会場の住所 | 東京都 |
お申し込み期限日 | 2021年05月19日(水)16時 |
お申し込み受付人数 | 30 名様 |
お申し込み |
|
【Live配信(リアルタイム配信)】
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
《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
「実験計画法は、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には
適用しづらい……」?
「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、人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。
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。
(企業/大学等への所属有無を問わず、実質的に、社外に技術指導・講演をされている方は、
申込完了後に、上記について 弊社担当からご確認させていただく場合がございます。
講師 |
MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 氏
元オムロン(株)、元パナソニック(株)、元東レ(株)、元LG Electronics Japan Lab(株)
受講料(税込) |
49,500円 ( E-Mail案内登録価格 46,970円 )※資料付
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24,750円)
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料( 定価 35,200円/E-Mail案内登録価格 33,440円 )
35,200円 ( E-Mail案内登録価格 33,440円 )
定価:本体32,000円+税3,200円
E-Mail案内登録価格:本体30,400円+税3,040円
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。
※他の割引は併用できません。
趣旨 |
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
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> 併用する解析手順 応用ノウハウ 上手く行かなかった方々への解決策 |
<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
・実験計画法や品質工学(タグチメソッド)などの離散的な探索では成果の出ない方
※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。
<講演内容>
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。
実験計画法 回帰モデル ニューラルネットワークモデル 人工知能 非線形回帰式
開発生産性 手戻り防止 性能確保 品質問題回避 低コスト化 コストダウン
【ZoomによるLive配信】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
・お申込み受理のご連絡メールに接続テスト用のURL、ミーティングID 、パスコードが記されております。
「Zoom」をインストールができるか、接続できるか等をご確認下さい。
・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
<配布資料>
製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
※開催日の4~5日前に発送します。
開催前日の営業日の夕方までに届かない場合はお知らせください。
※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、
セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
━━━━━━━━━━━━◆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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