イベント名 | 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技術 |
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開催期間 |
2024年02月20日(火)
10:30~16:30 【アーカイブの視聴期間】 視聴期間:終了翌営業日から7日間[2/21~2/28中]を予定 ※動画は未編集のものになります。 ※視聴ページは、マイページにリンクを設定します。 ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
会場名 | 【ZoomによるLive配信セミナー】アーカイブ(見逃し)配信付き |
会場の住所 | オンライン |
お申し込み期限日 | 2024年02月20日(火)10時 |
お申し込み受付人数 | 30 名様 |
お申し込み |
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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技術
~線形モデル・非線形モデルの構築方法、データ前処理、具体的な適用事例~
~データ活用の考え方や注意点等を含めた実践的な内容を解説~
最低限必要なデータ解析手法、データ活用の注意点、必要なデータ前処理、
【Live配信受講者 限定特典のご案内】
当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として
「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。 |
講師 |
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.
セミナー趣旨 |
バズワードに振り回されている場合ではない。生産性向上や品質改善を実現するためには、設備や製品に関する知識とデータを活用しなければならず、そのための方法を身に付ける必要がある。製造現場で成果をあげるために、最先端の方法が必要とは限らない。むしろ、適用実績の豊富な方法を自分の道具箱に入れておき、道具を適材適所で使うことが大切である。目標を達成できるのであれば、手法やモデルはできるだけ単純な方がよい。
そのような観点から、本講座の基礎編では、最低限知っておくべきデータ解析手法を解説し、それらを使用する際に注意すべきこと(弱点)を指摘する。また、地味だが重要なデータ前処理にも触れる。その上で、応用編では、産業応用事例を紹介しながら、実際に現場で役立つデータ活用術を紹介する。
セミナー講演内容 |
1.はじめに:製造業におけるデータ活用について
2.基礎編1:最低限知っておきたい線形モデル構築方法
2.1 重回帰分析
2.2 線形判別分析
2.3 主成分分析
2.4 多重共線性の問題
2.5 Ridge回帰とLasso回帰
2.6 Partial Least Squares (PLS)回帰
3.基礎編2:道具箱に入れておきたい非線形モデル構築方法
3.1 ガウス過程回帰:バラツキを予測する
3.2 Random Forest:多数決で精度を高める
4.基礎編3:最低限実行するべきデータ前処理
4.1 データを見る
4.2 外れ値を検出する
4.3 入力変数を選択する(変数重要度)
5.応用編1:仮想計測・ソフトセンサー
5.1 仮想計測・ソフトセンサーの役割
5.2 実用上の課題
5.3 Just-In-Timeモデル:装置や原料の特性変化に対応する
(事例:半導体プロセス,製薬プロセス)
5.4 製品品質の推定制御:局所PLSとモデル予測制御を活用する
(事例:石油化学プロセス)
5.5 転移学習(FEHDA):モデル再構築期間を短縮する
(事例:トナー製造プロセス)
5.6 操業条件最適化:いかに効率的に良い操業条件を求めるか
6.応用編2:異常検出
6.1 統計的プロセス管理(SPC)
6.2 多変量統計的プロセス管理(MSPC)
(事例:鉄鋼プロセス)
6.3 非線形性に対応した異常検出方法(近傍法,one-class SVM,Autoencoder)
7.応用編3:グレイボックスモデル
7.1 物理モデル+統計モデル=グレイボックスモデル
7.2 グレイボックスモデルによる予測と最適条件導出
(事例:鉄鋼プロセス)
8.おわりに
8.1 まとめ
8.2 データ活用で大切なこと
□質疑応答□
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」(遷移先WEBサイト)よりご確認ください。
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