化学DX セミナー
        
マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集
工場・製造プロセスへのIoT・AI導入と活用の仕方
 

<セミナー No 106203>


 

★研究開発のスピードアップ ,求められるツールと物質データの整理法 ,導入コストと作業量は?

★製造ラインへのIoT ・AI導入の成功例と失敗例

★DXによる工場「CO2削減」は可能なのか?


【Live配信セミナー】


化学・素材産業
におけるDX(デジタルトランスメーション)

その考え方,進め方,新しい応用展開  


■ 講 師


【第1部】


(株)アクセンチュア ビジネスコンサルティング本部 化学・素材産業担当 マネジング・ディレクター  中島 崇文 氏


【第2部】


ユニバーサル マテリアルズ インキュベーター(株) プリンシパル 吉田 まほろ 氏


【第3部】


デロイト トーマツ コンサルティング合同会社 プロセス(素材)セクター アソシエイトディレクター 日下部 健太 氏

有限責任監査法人トーマツ デロイトアナリティクス シニアマネージャ 西岡 到 氏


【第4部】


奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 教授 博士(工学)  金谷 重彦 氏


【第5部】


富士フイルムエンジニアリング(株) ビジネス開発事業部  石野 昌裕 氏


【第6部】


熊本大学 大学院先端科学研究部 准教授 博士(工学)  杉本 学 氏
■ 開催要領
日 時

2021年6月17日(木) 9:50〜17:20

会 場 ZOOMを利用したLive配信 ※会場での講義は行いません
聴講料

1名につき66 ,000円(消費税込み,資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき60,500円〕

〔大学,公的機関,医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕

■ Live配信セミナーの受講について


・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。

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・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。

■ プログラム

【9:50〜10:50】

第1部 化学・素材業界におけるデジタル変革の潮流

●講師 (株)アクセンチュア ビジネスコンサルティング本部 化学・素材産業担当 マネジング・ディレクター  中島 崇文 氏

 

【講座の趣旨】

 化学素材業界におけるサプライチェーン,研究開発,生産, 営業・マーケティングのデジタルトランスフォーメーション, 弊社支援事例を交えて解説する。


【セミナープログラム】
1.DX(デジタルトランスフォーメーション)が求められる背景
  1.1 デジタル化に伴う化学素材業界の構造変化
  1.2 化学素材業界におけるDXとは

2.化学素材業界におけるDXの具体事例
  2.1 デジタルR&D
  2.2 デジタルサプライチェーンマネジメント
  2.3 スマートファクトリー
  2.4 デジタルセールス・マーケティング

3.DX推進の予定
  3.1 日本企業におけるDXの課題と効果
  3.2 日本企業におけるDX推進の要諦


【質疑応答】


【11:00〜12:00】

第2部 MIサービス活用の要諦

●講師 ユニバーサル マテリアルズ インキュベーター(株) プリンシパル 吉田 まほろ 氏

 

【講座の趣旨】

  国内外で加速するMIサービスについて具体的な事例を交えながら紹介し,外部サービスの活用のポイント,海外企業で進むMI活用の実態等を解説する。


【セミナープログラム】

1.MIの市場動向
  1.1 そもそもMIとは
  1.2 MIへの期待と課題
  1.3 市場規模推移

2.MIの代表的なプレーヤー・サービス
  2.1 海外企業
  2.2 国内企業
  2.3 アカデミア

3.MI活用の現在地
  3.1 海外企業のユースケース
  3.2 日本企業のユースケース
  3.3 外部サービス活用の要諦

【質疑応答】


【12:50〜13:50】

第3部 MI(マテリアルインフォマティクス)ケイパビリティ獲得への道筋

●講師 デロイト トーマツ コンサルティング合同会社 プロセス(素材)セクター アソシエイトディレクター 日下部 健太 氏
●講師 有限責任監査法人トーマツ デロイトアナリティクス シニアマネージャ 西岡 到 氏

 

【セミナープログラム】

1.化学業界のDXの潮流
  1.1 化学業界のDXにおける機会と脅威
  1.2 化学業界におけるDigital Play(デジタル活用の方向性)

2.MI(マテリアルインフォマティクス)の重要性
  2.1 MIとは?
  2.2 機械学習型のMIで成果をあげるための要件

3.機械学習型のMIケイパビリティ(組織能力)スケールアップの道筋
  3.1 研究データ蓄積能力の獲得に向けた道筋
  3.2 研究データ解析能力の獲得に向けた道筋

4.おわりに

【質疑応答】


【14:00〜15:00】

第4部 Rプログラミングによるデータ・アナリティクス実践

●講師 奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 教授 博士(工学)  金谷 重彦 氏

 

【講座の趣旨】

 高品質かつ安定した生産プロセスの実現には,数あるフィルターの中から最適なもの を選び,適切に使用することが重要である。そこで必要となる知識として,金属フィ ルターの特徴と選定法,およびトラブル事例とその対策について解説する。  



【セミナープログラム】

1. はじめに:マテリアル・ケモ・データサイエンスとは?

2.どのような課題を解決できるだろうか?

3.社内データをいかに効率的に活用するか?

4.マテリアル・ケモ・データサイエンスをどう導入するか?

5.おわりに,マテリアル・ケモ・データサイエンス深層学習の活用!


【質疑応答】


【15:10〜16:10】

第5部 IoT/ICT技術を活用した生産設備における予防保全

●講師 富士フイルムエンジニアリング(株) ビジネス開発事業部  石野 昌裕 氏

 

【講座の趣旨】

 私共は,生産設備の安定稼動のため,整備周期を基準とした予防保全をベースに,設備診断/日常点検の技術を強化し適切な保全を目指してきた。当初の活動のターゲットは,バッチプロセス等の連続系生産設備であり,この活動を加工組立工程にも展開しているが,そのまま適応することが難しい。このために加工組立工程も含めた展開や更なる設備管理の向上に向けて,これまで開発してきた保全技術やIoT/ICT技術の改善に取り組んでいる。本講座では,この取り組みの中での検討内容,また,現在進めている活動について解説する


【セミナープログラム】

1.生産活動における品質の見える化推進事例

2.連続系/加工組立系生産設備における保全の特徴

3.連続系生産設備の保全改革活動の考え方
  3.1 富士フイルムの設備保全の歩み
  3.2 設備保全が抱えていた共通の問題点
  3.3 保全改革の考え方

4.富士フイルムの保全改革活動の実践
  4.1 人材育成の取り組み
  4.2 診断/点検技術の深耕
  4.3 情報の見える化/設備履歴の一元管理

5.保全活動におけるIoT/ICT技術の活用
  5.1 問題提起
  5.2 保全に必要な情報の管理
  5.3 共有化,見える化の具体例

6.加工組立系生産設備における保全の特徴
  6.1 現場情報の取込み
  6.2 現場情報取込み事例
  6.4 現場情報の活用検討

7.設備診断情報活用の課題,設備管理技術の向上課題

8.まとめ

【質疑応答】


【16:20〜17:20】

第6部 バーチャルとリアルの融合によるマテリアルDX技術の進展

●講師 熊本大学 大学院先端科学研究部 准教授 博士(工学)  杉本 学 氏

 

【講座の趣旨】

 固液分離装置は様々な分野で独自の分離目的のために開発されてきており,それらの 中で代表的な装置を,実用例を踏まえながら紹介する。


【セミナープログラム】

1.「産業革命」と「科学研究手法の4つのパラダイム」を再考する

2.物質開発で求められるデジタルフォランフォメーションとは?

3.物質を見る・調べる:可視化技術の活用

4.現象を見る・調べる:計算シミュレーション技術の活用

5.物質をデザインする:機械学習の活用

6.現象を予測する・発見する:人工知能の応用

7.システムを制御する:システム最適化技術の応用

8.研究者の能力を高める:ICTの活用とその発展形

9. マテリアルDXで役立つ道具

10.まとめ


【質疑応答】

 
 

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