8/25 【Live配信（リアルタイム配信）】 製造業における生産性向上・品質改善を 実現するためのデータ活用術

～線形モデル・非線形モデル構築方法、データ解析の注意点、データ前処理～
～品質の予測・改善、異常検出、操業条件の最適化等の現場で役立つ手法と事例～

製品品質の予測・改善、異常検出、操業条件の最適化など、製造現場で役立つデータ活用術を詳しく解説します！
最低限知っておくべきデータ解析手法から、使用の注意点、データ前処理のポイント、具体的な手法と様々な応用事例まで。
製造業のDXを進めるにあたりお悩みの方や、製造データ解析の具体的な方法がわからない方など、ぜひこの機会をご活用ください。

京都大学　大学院情報学研究科　システム科学専攻　教授　博士(工学)　加納 学　氏

専門：プロセスシステム工学，プロセス・インフォマティクス
京都大学大学院工学研究科化学工学専攻の助手・准教授を経て2012年から現職．仮想計測（ソフトセンサー）・異常検出・制御・最適化などの方法開発と産業応用を実施．企業との共同研究も多数実施．

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