サイトマップサイトマップ よくあるお問合わせよくあるお問合せ リクエストリクエスト セミナー会場セミナー会場へのアクセス
セミナーのメニュー
  ヘルスケア系
ライブ配信
5月
6月
7月
2021年8月〜

化学・電気系 その他各分野
ライブ配信
5月
6月
7月
2021年8月〜
出版物出版物
新刊図書新刊図書 月刊 化学物質管理Gmpeople
通信教育講座通信教育講座
LMS(e-learning)LMS(e-learning)
セミナー収録DVDDVD
電子書籍・学習ソフトDVD
セミナー講師のコラムです。講師コラム
  ↑2021/5/6更新!!
お申し込み・振込み要領お申込み・振込要領
案内登録案内登録
↑ ↑ ↑
新着セミナー、新刊図書情報をお届けします。

※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



SSL GMOグローバルサインのサイトシール  



Zoom見逃し視聴あり


オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

二軸スクリュ押出機における混練性・混練プロセス評価及び条件最適化のための最新の知見を紹介!
★各シミュレーション手法をどのように使いこなせば良いのか?妥当性の判断は?
★人工知能・IoT適用のためにはどのようなデータが必要となるのか?センサ位置等、データ取得の際の留意点とは?
 導入・活用に向けたポイントから異常検知システムまで!

二軸押出機

シミュレーションおよび AI/IoT適用技術

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴有>

講師

(株)日本製鋼所 広島製作所 技術開発部 解析制御グループ 課長 博士(工学)  福澤 洋平 先生

日時・会場・受講料

●日時 2021年7月21日(水) 10:30-16:30
●会場 会場では行いません
●受講料
 【オンライン(ライブ配信)(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

 【オンライン(ライブ配信)(見逃し視聴あり)】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

  *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
   →「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

 二軸スクリュ押出機を用いた混練プロセスでは、押出機の運転条件、樹脂の材料物性や溶融による状態変化など様々な要因が複雑に作用するため、これらの現象を理解・解明することは容易ではありません。そのためのシミュレーション技術は必要不可欠となっており、問題解決のためには様々なシミュレーション手法を駆使して対応することが求められます。
 また最近では、ディープラーニングに代表される人工知能の発展・産業応用に伴い、本手法やIoTをプラスチック成形加工プロセスに適用しようという動きも見られます。
 このような状況をふまえ、本セミナーでは、最初に二軸押出機の構造やコンパウンドプロセスなどの基礎について解説した後、二軸押出機内の樹脂流動解析に用いられている代表的な3つの手法FAN法、FEM、粒子法について、概要、アルゴリズム、活用事例、最新の研究等を説明いたします。
 さらに、人工知能を用いた二軸押出機のスクリュ構成の自動最適化の事例と二軸押出機に関連するAI・IoTソリューションを説明し、実際のAI・IoT活用のポイントを示します。

○受講対象:
 ・二軸押出機の流動解析を扱う技術者
 ・プラスチック成形加工に人工知能を活用したい技術者
 ・プラスチック生産管理の最適化にAI/IoTを導入したいとお考えの方
 など

○受講後、習得できること:
 ・二軸押出機へのシミュレーション・ディープラーニング適用のための基礎知識
 ・二軸押出機におけるシミュレーションの使い方・妥当性の判断や課題解決
 ・人工知能・IoTを業務へ活用するための気づき
 など

セミナー内容

1.二軸押出機の基本構造・プロセスについて
 1.1 二軸押出機の外観と主な構造(TEX)
 1.2 二軸押出機のコンパウンドプロセス
 1.3 スクリュ形状による効果
 1.4 溶融樹脂の特性

2.二軸押出機のシミュレーション技術
 2.1 FAN法、FEM、粒子法の概要紹介
 2.2 FAN法による二軸押出機のシミュレーション技術

  1)FAN法の概要と演算アルゴリズム
  2)FAN法の特徴・長短所と評価できること・適用範囲
  3)FAN法による二軸スクリュ混練予測(活用事例)
  4)脱揮プロセス、3D-FAN法(局所的な混練性評価)への拡張
  5)FAN法によるシミュレーションの妥当性検証
  6)FAN法最新機能(かさ密度、エンプラ対応)についての紹介
 2.3 FEMによる二軸押出機のシミュレーション技術
  1)FEMの概要と演算アルゴリズム
  2)FEMの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
  3)FEMによる二軸スクリュ混練予測・混練性能評価(活用事例)
  4)FEMによる二軸混練シミュレーションの妥当性検証
 2.4 粒子法による二軸押出機のシミュレーション技術
  1)プラスチック成形加工に用いられる粒子法について
  2)粒子法MPSの概要と演算アルゴリズム
  3)粒子法MPSの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
  4)粒子法MPSによる二軸スクリュ内の樹脂混練予測と脱揮プロセスの予測
  5)粒子法DEMの概要と演算アルゴリズム
  6)粒子法DEMの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
  7)DEM-MPS連成による樹脂溶融可塑化予測
  8)粒子法による二軸混練シミュレーションの妥当性検証

3.二軸押出機における人工知能AIの活用展開
 3.1 人工知能AI(ディープラーニング)の概要
 3.2 産業界への応用事例の紹介
 3.3 ディープラーニングのアルゴリズム
 3.4 二軸スクリュ構成の自動最適化へのAI適用事例

  1)必要となる教師データ
  2)教師データの学習方法
  3)AIによる推奨スクリュ構成の出力
  4)推奨スクリュ構成による検証

4.二軸押出機のAI/IoTソリューションと活用展開
 4.1 生産管理システム

  1)IoTによる稼働状況・生産データの「見える化」
  2)生産性・品質向上効果
 4.2 運転支援システム
  1)技術者の経験・ノウハウに頼らない生産運転条件の設定
  2)導入効果
 4.3 予防・保全システム
  1)異常検知システムと故障の未然防止
  2)センサの適切な選択や取付位置・運用について

  <質疑応答>

セミナー番号:AD210788

top

会社概要 プライバシーポリシー 通信販売法の定めによる表示 商標について リクルート
Copyright ©2011 情報機構 All Rights Reserved.