データサイエンスを活用した材料技術開発の実務とその応用

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本セミナーでは、統計の基礎から解説し、問題解決手法としてデータサイエンスを導入する時の勘所について事例を中心に解説いたします。

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プログラム

AI時代の到来により、ビッグデータをデータマイニングし、新たな知識を取り出そうとするマテリアルインフォマティクスがアカデミアでブームとなった。データを数量的思考で扱い課題解決するための「データサイエンス」が注目を集めているのだが、数量的手法は大型コンピューターが使用されていた時代から多変量解析を中心に心理学などで活用されていたので、データサイエンスそのものが新しいわけではない。20世紀末からデータサイエンスが再認識された背景には、トランスサイエンスが注目され、科学で解決できない問題について大量データから新たな知を見出し、それにより新しい技術開発に結びつけようという期待がある。技術開発の実務では、これまで科学で解決できない二律背反問題について新QC7つ道具により解決してきた。  本セミナーでは、多変量解析以外にタグチメソッドやシミュレーションの事例も扱い、問題解決手法としてデータサイエンスを導入する時の勘所について事例を中心に解説する。なお、本セミナーで使用する多変量解析について、講師のホームページで一部公開しているので、その使用方法も解説する。ゆえに難解な数学を理解できなくてもセミナー終了後にこのプログラムを使用し、セミナーで得られた情報をすぐに確認して知識として身に着けることができる。

  1. データ指向の思考方法
    1. 科学と技術について
      1. トランスサイエンス
      2. 非科学的問題解決事例:iPS 細胞とヤマナカファクター
    2. シミュレーション
      1. パーコレーション転移シミュレーション
      2. 二律背反問題の解決事例
    3. マテリアルインフォマティクス
    4. 事例:データ駆動による環境対応樹脂開発
  2. 統計手法について
    1. 統計手法の復習
    2. 例題:ワイブル統計による故障寿命予測
    3. 新QC7 つ道具
    4. ラテン方格を用いた実験
    5. 事例:高純度SiC開発
  3. 多変量解析
    1. 多変量解析概論
    2. 事例:重回帰分析による故障寿命予測
    3. 事例:重回帰分析を用いた難燃化技術開発
    4. 事例:主成分分析を用いた電気粘性流体の耐久性改善
    5. 事例:主成分分析による顧客ブラックボックスの見える化
  4. タグチメソッド ™ 概略
    1. 基本機能とは
    2. SN比と感度
    3. 事例:難燃性PC/ABS開発
  5. まとめ

受講料

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