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研究開発へのDX導入に向け、どこから手をつければよいか
推進体制、人財育成、プラットフォーム構築…
導入、推進ポイントを詳解!
セミナープログラム
<10:30〜12:00>
【第1部】研究開発におけるマテリアルズインフォマティクスを推進するための体制とステップ
長瀬産業(株) NVC室 MI推進チーム プロジェクトリーダー 森下 夏希 氏
【講演趣旨】
近年あらゆる産業・業務におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)は急速に進んでおり、企業存続発展のためにDXは必須いえる 状況にあります。その流れでは産業の川上に位置する化学・素材の業界 においても同様であり、特に研究開発の場面ではマテリアルズインフォマ ティクス(MI)の導入が行われております。本講演では国内外企業におけるMI導入の現状と、効果的にMIを推進するための体制、そのステップについて説明を行います。また、MI推進の選択肢の一つとして長瀬産業が提 供するTABRASAの紹介も併せて実施いたします。
【講演項目】
- はじめに
- 長瀬産業について
- 長瀬産業におけるDX・新規事業の育成
- 化学・素材企業におけるDX
- 化学・素材業界におけるDX全体像
- 世界・各社の動き
- 研究開発におけるMIの活用
- 研究開発におけるMI全体像
- 世界・各社の動き
- 研究開発におけるMIの推進
- MI推進方法の選択肢
- MI推進の体制・ステップ
- MI推進SaaS「TABRASA」
- 「TABRASA」の特長
- Analyticsアプローチ
- Cognitiveアプローチ
- さいごに
【質疑応答】
<12:45〜14:15>
【第2部】研究開発部門へのDX導入、社内展開と人財育成の取り組み
三井化学(株) 研究開発本部 生産技術研究所 MI開発推進室 主幹研究員 向田 志保 氏
【講演趣旨】
材料メーカーの研究開発部門では、人材の大半が化学系出身のため、数学的な素養を有する人材は少ない。また、実験に関しては、 経験的手法に頼ることも多く、最もDX全般の導入が遅れている。このような 背景から、AIを活用した材料開発であるマテリアルズ・インフォマティクス (MI)を導入するのは至難の業である。しかし、成功事例に伴い社内での普及も進み、一旦理解を得れば、実はMIはRPA、エッジAI、ロボティクスと いった様々なDXの組み込み系アイテムと相性が良いことに誰しもが気づくことができる。三井化学では草の根活動的にMIの普及を進め、21年度の テーマアイテム数は100に届きそうな勢いである。地道な活動が中心となるが、ここ数年の取り組み並びに今後の展望・予想について述べたい。
【講演項目】
- 材料メーカーのDX導入に関する背景
- 材料メーカーの人材構成
- DX導入の障害
- 「トップダウン」「ボトムアップ」それぞれのアプローチ
- 導入の種まき
- MIが何をどこまでやるのか。結局はDX全般に繋がる。
- 社内営業の必要性
- 社外連携、コミュニティ参加
- 人財育成
- 人員構成
- 研修事例
- 求められる人財、スキル
- 活用例
- MIは解析するだけではなく実験で当てていくことが大事、そのための手段
- MIを誰もが使いこなすためにはDXツールの活用が必須
- 活用事例
- 知的財産対応
- どこまでが権利化されるのか
- 何をモチベーションに出願するのか
- 今後の展望
- 技術サービスへのDXの取り組み
- MI×ロボティクス
- エッジAI、RPA、AI-OCR
- 量子コンピュータによる網羅的探索、計算の高速化の期待
- 自然言語処理によるトレンド予測
- まとめ
【質疑応答】
<14:30〜16:30>
【第3部】研究開発部門のDB,インフォマティクスプラットフォーム構築とその活用法と注意点
(株)キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 上島 豊氏
【講演趣旨】
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 データの取り扱いは、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。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、データ管理状況を改善するために導入すべきDB, インフォマティクスプラットフォームに必要な要件を説明させていただきま す。 最後に、これら方プラットフォームを導入、運用した具体例を基に改善 効果および改善運用後陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して、紹介させていただきます。
【講演項目】
- はじめに(講演者の会社、経歴紹介)
- R&D部門のデータ管理の実情
- データ管理状況を改善するために必要な方策
- DB,インフォマティクスプラットフォーム構築
- DB,インフォマティクスプラットフォームに必要な要件
- 導入における効果
- 導入における注意点
- DB,インフォマティクスプラットフォームの運用
- 運用における落とし穴
- 運用における落とし穴の回避方法
- まとめ
【質疑応答】
セミナー講師
- 長瀬産業(株) NVC室 MI推進チーム プロジェクトリーダー 森下 夏希 氏
- 三井化学(株) 研究開発本部 生産技術研究所 MI開発推進室 主幹研究員 向田 志保 氏
- (株)キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 上島 豊 氏
セミナー受講料
1名につき60,500円(税込・資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55,000円(税込)〕
受講について
- 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
- 下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
→ https://zoom.us/test - 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。 - Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。 - パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
- セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。 - 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
- 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。 - 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。 - Zoomのグループにパスワードを設定しています。
部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
10:30 ~
受講料
60,500円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込、会場での支払い
開催場所
全国
主催者
キーワード
情報マネジメント一般 AI(人工知能) 化学技術一般
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開催日時
10:30 ~
受講料
60,500円(税込)/人
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全国
主催者
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情報マネジメント一般 AI(人工知能) 化学技術一般関連セミナー
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