実験データをExcelで記録・分析するためのコツ

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IoT等で製造工程以降のデータ利活用は、急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータと取り扱いは、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆ど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理し、効果的な利用、活用を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。  本講演では、まず、R&D部門のデータ管理の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか?そのような状況にはどのような問題をはらんでいるのか?を説明させていただきます。次に、R&D部門における本格的DXの準備として、実験データをExcelで記録、分析するためのコツについて、説明させていただきます。最後に、本格的DXに移行するためには具体的にどのような点に注意をして、データ蓄積、DB化を行っていくべきかについて説明させていただきます。

  1. R&D部門のデータ管理の実情
  2. 属人的データ管理状況が引き起こす問題
  3. 属人的データ管理状況が生み出される原因 (R&Dという業務の特性)
  4. 属人的データ管理状況が生み出される原因 (人、研究者の特性)
  5. 属人的データ管理状況が生み出される原因 (DB、システムの特性)
  6. 属人的データ管理状況を脱するために必要な方策 (DBシステム以前の作業)
  7. 属人的データ管理状況を脱するために必要な方策 (DB化のために必要な準備)
  8. データベースに期待していいこと、良くないこと
  9. データ探査、分析を意識した実験データのExcelへの記録方法
  10. 共有データを意識したデータの分析方法と注意点
  11. データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
  12. データ蓄積、DB化着手時の失敗例とそれを防ぐ方策
  13. データ蓄積、DB化後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

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