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8月212025

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

 

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。

📅 2025年8月21日(木)10:30~16:30
Live配信(アーカイブ配信付き)
製造業
データ分析
品質管理
生産性向上
統計解析

バズワードに振り回されている場合ではない

生産性向上や品質改善を実現するためには、設備や製品に関する知識とデータを活用しなければならず、そのための方法を身に付ける必要があります。製造現場で成果をあげるために、最先端の方法が必要とは限りません。むしろ、実績の豊富な方法を自分の道具箱に入れておき、それらを適材適所で使うことが大切です。

 

講師紹介

加納 学 氏

京都大学 大学院情報学研究科 教授 博士(工学)

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

経歴: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。

セミナー内容

基礎編1:線形モデル構築

  • 重回帰分析
  • 線形判別分析
  • 主成分分析
  • 多重共線性の問題
  • Ridge回帰とLasso回帰
  • Partial Least Squares (PLS)回帰

基礎編2:非線形モデル構築

  • ガウス過程回帰(GPR):バラツキを予測する
  • Random Forest:多数決で精度を高める

基礎編3:データ前処理

  • データを見る
  • 外れ値を検出する
  • 変数を変換する

応用編1:仮想計測・ソフトセンサー

  • 仮想計測・ソフトセンサーの役割
  • 実用上の課題
  • Just-In-Timeモデル
  • 製品品質の推定制御
  • 転移学習(FEHDA)

応用編2:異常検出

  • 統計的プロセス管理(SPC)
  • 多変量統計的プロセス管理(MSPC)
  • 非線形性に対応した異常検出方法

応用編3:グレイボックスモデル

  • 物理モデル+統計モデル
  • グレイボックスモデルによる予測
  • データ解析の心得3箇条

関連商品・サービス

データ分析規程・手順書・様式

ISO-13485対応のデータ分析規程・手順書・様式をご提供。データ分析の基盤となる文書体系を整備できます。

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データ分析について

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品質管理システム(QMS)

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(税込)定価:本体50,000円+税5,000円
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