製造業データサイエンティスト養成講座入門編 −製造現場のデジタル化実現に必要なスキル，人材育成，組織について−

セミナー趣旨

oTデバイスの発達により，製造現場ではデータの電子化が進み，製品不良や品質バラツキ，製造装置に異常が発生した際の検証をデータによって確認できるようになってきました。しかしながら，このような問題が発生した後の後追いのデータ利活用，つまり，オフラインのデータ利活用では，デジタル化の本当のメリットを享受できたとは言えません。
そこでこのセミナーでは，オフラインのデータ利活用だけでなく，オンラインのデータ利活用を加えた全体的なデータ利活用について，具体的な活用例とそれらを実現するために必要な作業，スキル，人材育成（社内データサイエンティストの育成），組織の在り方を洗い出します。

●セミナーのポイント

• 製造現場で取得されるデータ（品質データと要因系データ）についてのポイント
• オフライン解析，オンライン解析とは何か，具体例やメリット，課題についてのポイント
• 回帰モデルの基本的な考え方，回帰モデル作成のステップ，出力結果の解釈方法など，回帰モデル活用のポイント
• 回帰モデル開発の各ステップにおいて陥りやすいポイントと，社内データサイエンティストの育成のポイント
• リアルタイム性やスピード感を享受するデジタル化時代の組織についてのポイント

受講対象・レベル

製造現場のデジタル化について，下記を検討中のマネージャー向けセミナーです。

1. データを活用した製品不良や品質バラツキの要因分析
2. SPCや予兆監視などのトレンド監視
3. 社内データサイエンティストの育成
4. デジタル化時代の組織のあるべき姿

データ解析についての説明を行いますが，予備知識は不要です。

セミナープログラム

第１章：製造現場で取得されるデータについて
製造現場で取得されるデータの紹介です。
本セミナーでは，結果系データである品質データ（検査結果など）と要因系データ（装置データやプロセスデータなど）が対象となります。画像や動画データは対象外となります。

第２章：オフライン解析，オンライン解析とは何か？
本セミナーでは，製品不良や品質バラツキの要因分析のような保存されているデータの利活用をオフライン解析，SPCや予兆検知のように，取得されたデータを自動的に計算して，OK, NGの判断を行う仕組みをオンライン解析としています。
この章では，オフライン解析，オンライン解析の具体例，メリット，課題について説明します。

第３章：回帰モデルの活用について
オフライン解析，オンライン解析の課題解決策として，機械学習（回帰モデル）を活用する方法を紹介します。
オフライン解析の1つである要因分析では，膨大な要因系データから製品不良や品質バラツキに影響の大きなセンサーを絞り込むことは困難ですが，回帰モデルを活用することで効率的に絞り込むことが可能となります。
オンライン解析の1つであるSPCは，工程内の製品処理から検査までに時間がかかることが課題となりますが，回帰モデルを活用し，工程内の要因系データから検査値の予測値を求めることで，工程内の異常を早期に発見できるようになります。
本セミナーでは，回帰モデルの基本的な考え方，回帰モデル作成のステップ，出力結果の解釈方法まで説明します。

第４章：社内データサイエンティストの育成について
機械学習（回帰モデル）を活用するには，製造現場の知識と機械学習の知識の両方が必要となります。理想的には現場の知識をもったエンジニアが回帰モデルを開発し，運用していくことですが，最初は上手くいかず，ほとんどの場合，停滞してしまいます。
本セミナーでは，回帰モデル開発をステップに分解して，各ステップにおいて陥りやすいポイントを解説し，社内データサイエンティストの育成にどのようなスキルが必要かを説明します。

第５章：デジタル化時代の組織について
製造現場のデジタル化を進めていくと，これまでになかった課題に直面することになります。特にオンライン解析のメリットであるリアルタイム性やスピード感を享受するためには，どのような組織が必要であるか説明します。

◎　質疑応答

セミナー講師

間宮 秀雄 氏
株式会社ワイ・ディ・シー データサイエンティスト

半導体工場，電子部品工場でデータを活用した品質改善業務を経験した後，2018年より株式会社ワイ・ディ・シーのデータサイエンティストとして，製造業のお客様の品質課題を共同で解決する業務に従事。

セミナー受講料

21,500円（消費税込）※テキスト代を含みます。