研究開発部門へのDX導入に向けた社内体制作りと推進の仕方

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本セミナーでは、研究開発部門へのDX導入に向けて、社内普及、組織体制、統合データベース構築、人材育成…導入、推進のポイントを詳解いたします。

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プログラム

第1部. 研究開発部門のデジタル化のための組織体制作りと導入のポイント

(2022年1月11日 10:00〜11:30)

 「デジタル・トランスフォーメーション (以下、DX) 」と呼ばれる、デジタル技術を中心に据えた企業改革が、コロナのような激しい事業環境の荒波にも負けない、骨太な改革手法であることに気づいている経営者は多い。しかし、将来の新たな企業価値を生み出す土壌であるべき研究開発部門が、残念ながら企業活動の中でも最もDXが遅れた部門のひとつとなってしまっていることが少なくない。  本講演では、我が国企業のCTOの参謀として、研究開発部門におけるDX導入支援で多くの実績を積んだ技術戦略コンサルタントが、DXが進まない原因を紐解きながら、いくつかの事例とともにDX化された研究開発部門の組織体制作りを推進するための処方箋について解説する。

  1. 研究開発におけるDXとは何か
    1. 研究開発でDXが求められる背景
    2. 研究開発におけるDXを正しく定義する
    3. DXの重点推進領域を把握する
  2. 研究開発でDXが進まないのはなぜか
    1. 研究開発におけるDXの阻害要因
    2. 阻害要因の解消ためのポイント
  3. 事例から紐解く、DX化された研究開発部門の組織体制作り
    1. 研究開発における課題を正しく把握してDXを進めたA社
    2. A社のDX化のポイントを敷衍してみよう
    3. DX化された 研究開発部門の組織体制作りの要諦

第2部. コニカミノルタにおけるマテリアルズ・インフォマティクスの社内普及と次世代人財の育成

(2022年1月11日 12:15〜13:45)

 製品開発の律速となりやすい材料開発を変革する手段として、計算科学を活用した演繹的な解析と共に、MIを起点にした帰納的解析も注目されている。  本セミナーでは、コニカミノルタにおける計算科学とMIを活用した開発プロセス変革への挑戦について、その全社普及を目指した活動を紹介する。具体的には①押しかけ②事例・型作成③仕組み作り④自走と定着の4ステップを基本として実践してきた活動について、それぞれの解析事例を交えて紹介する。

  1. コニカミノルタの紹介
  2. 計算科学を起点にした演繹的解析の実践
    1. 計算科学の社内普及に向けた活動
    2. 計算科学の解析事例
      1. 写真用色素への適用
      2. 有機ELへの適用
    3. 人財育成
  3. MIを起点にした帰納的解析の型作り
    1. MIの社内普及に向けた活動
    2. MIの解析事例
      1. 有機材料への適用
      2. 高分子複合材料への適用
    3. 人財育成
  4. まとめ

第3部. 日立製作所におけるR&D部門のデータベース統合の仕方

(2022年1月11日 14:00〜15:30)

 材料開発の国際的な競争が激化し、より短期間・低コストでの材料開発が課題となっているこの課題に対し、日立はDXを加速するLumadaで展開されるソリューション・技術を活用し、R&D部門で発生する各種データの一元管理が可能な統合データベースを中核として、マテリアルズ・インフォマティクスをさらに加速するほか、研究者間で研究手法やノウハウを最大限利活用するためのサイバーフィジカルシステムの導入を推奨している。これにより、日立は新たな研究知見の獲得や迅速な新素材の研究探索を可能とするなど、研究開発のさらなる高度化・効率化を支援する。  本講演では、そのサイバーフィジカルシステムの概要とソリューション化に向けた今後の展望を説明する。

  1. DXが必要な背景
  2. DXを加速する研究開発基盤
    1. サイバーとフィジカルの循環例
    2. サイバーとフィジカルの循環を可能とするデータ分析基盤
    3. サイバーとフィジカルの循環を可能とするデータ蓄積収集基盤
  3. DXを加速する研究開発基盤の特長
    1. 統合データベース
    2. MIを用いた材料開発ツール
    3. 実験データ管理ツール
    4. 関係性可視化ツール
    5. 暗黙知の知識化ツール
    6. R&Dポータル
  4. まとめ

第4部. ダイキン工業におけるR&D部門へのDX導入と人財育成の取り組み

(2022年1月11日 15:45〜17:15)

  1. 協創イノベーションの実現を狙ったテクノロジー・イノベーションセンターの設立
  2. ダイキン工業におけるR&D部門へのDX導入
  3. ダイキン情報技術大学の設立の狙い
  4. AI人材の育成
  5. AI活用・ビッグデータ解析による協創イノベーションの実現 など

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