
製造業における生産性向上・品質改善を実現するためのデータ活用術
線形モデル・非線形モデルの構築方法、データ前処理、産業応用事例など。
データ解析で成果を挙げるための心得や、実際に現場で役立つデータ活用術を解説。
受講可能な形式:【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ
最低限必要なデータ解析手法、データ活用の注意点、必要なデータ前処理、仮想計測・ソフトセンサー・異常検出等の応用事例など、基礎から応用まで現場で役立つ知識・技術を解説します!
日時
【Live配信受講】 2025年8月21日(木) 10:30~16:30
【アーカイブ受講】 終了翌営業日から7日間[8/22~8/28]を予定
セミナー趣旨
そのような観点から、本講座の基礎編では、最低限知っておくべきデータ解析手法を解説し、それらを使用する際に注意すべきこと(弱点)を指摘する。また、地味だが重要なデータ前処理にも触れる。その上で、応用編では、産業応用事例を紹介しながら、転移学習やグレイボックスモデル(ハイブリッドモデル)を含めて、実際に現場で役立つデータ活用術を紹介する。さらに、データ解析で成果を挙げるための心得3箇条を示す。
受講対象・レベル
製造DXをしなければならないが,何から手を付けていいかわからない方.製造データを解析したいが,具体的な方法がわからない方。製品品質の予測と改善,異常検出,操業条件の最適化など,現場で役立つデータ活用術を身に付けたい方。手法の説明をするので,特に予備知識は必要ありませんが,平均,分散,相関係数といった用語の意味がわからないのであれば講座の内容を理解することはできないと思います。
習得できる知識
・現実の問題をデータ解析で解決するための実践的方法
・様々な産業応用事例
セミナープログラム
2.基礎編1:最低限知っておきたい線形モデル構築方法
2.1 重回帰分析
2.2 線形判別分析
2.3 主成分分析
2.4 多重共線性の問題
2.5 Ridge回帰とLasso回帰
2.6 Partial Least Squares (PLS)回帰
3.基礎編2:道具箱に入れておきたい非線形モデル構築方法
3.1 ガウス過程回帰(GPR):バラツキを予測する
3.2 Random Forest:多数決で精度を高める
4.基礎編3:最低限実行するべきデータ前処理
4.1 データを見る
4.2 外れ値を検出する
4.3 変数を変換する
5.応用編1:仮想計測・ソフトセンサー
5.1 仮想計測・ソフトセンサーの役割
5.2 実用上の課題
5.3 Just-In-Timeモデル:装置や原料の特性変化に対応する
(事例:半導体プロセス,製薬プロセス)
5.4 製品品質の推定制御:局所PLSとモデル予測制御を活用する
(事例:石油化学プロセス)
5.5 転移学習(FEHDA):モデル再構築期間を短縮する
(事例:トナー製造プロセス,医薬品製造プロセス)
6.応用編2:異常検出
6.1 統計的プロセス管理(SPC)
6.2 多変量統計的プロセス管理(MSPC)
(事例:鉄鋼プロセス)
6.3 非線形性に対応した異常検出方法(近傍法,one-class SVM,Autoencoder)
7.応用編3:グレイボックスモデル
7.1 物理モデル+統計モデル=グレイボックスモデル
7.2 グレイボックスモデルによる予測
(事例:医薬品製造プロセス)
8.おわりに
8.1 まとめ
8.2 データ解析の心得3箇条
□質疑応答□
セミナー講師
<ご経歴>
自 2018年02月, 至 現在 クアドリティクス株式会社, 共同創業者
自 2012年02月, 至 現在 京都大学, 情報学研究科システム科学専攻, 教授
自 2007年04月, 至 2012年01月 京都大学, 工学研究科化学工学専攻, 准教授
自 2004年02月, 至 2007年03月 京都大学, 工学研究科化学工学専攻, 助教授
自 1994年04月, 至 2004年01月 京都大学, 工学研究科化学工学専攻, 助手
自 1999年09月, 至 2000年07月 オハイオ州立大学, 客員研究者
京都大学大学院工学研究科化学工学専攻の助手・准教授を経て2012年から現職.仮想計測(ソフトセンサー)・異常検出・制御・最適化などの方法開発と産業応用を実施.企業との共同研究も多数実施。
<ご専門>
プロセスシステム工学,プロセス・インフォマティクス
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