「めっき」オンラインセミナー:めっき技術の基礎とIT・機械学習による不良対策および品質改善技術
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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 → 


●めっきの目的、仕様の明確化とめっき素材への再認識を問いながら、めっきトラブル事例を通してその要因を紹介!
●次世代のめっきに必要とする技術知識情報を集約した「めっきデータベース」や、機械学習のめっき分野への適用例についても紹介します。

湿式めっき技術の基礎と
IT・機械学習による
不良対策および品質改善技術

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

国立研究開発法人 産業技術総合研究所 
製造技術研究部門 上級主任研究員  廣瀬 伸吾 氏

講師紹介

■ご略歴:
金沢大学学士、東京工業大学修士、博士課程(工学)修了後、1998年4月から国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (旧経済産業省工業技術院機械技術研究所)に入所、主任研究員、研究グループ長、連携主幹を経て、上級主任研究員として現在に至る。また、東京電機大学連携大学院客員教授であり、その他、龍谷大学、山梨大学、芝浦工業大学の非常勤講師、早稲田大学客員研究員、米国シンシナティ大学訪問研究員を歴任。

■ご専門および得意な分野・研究:
表面処理、めっき、PVD、CVD、溶射、積層造形、情報学、機械学習、データベース 

■本テーマ関連学協会でのご活動:
表面技術協会 

日時・会場・受講料

●日時 2024年8月30日(金) 10:30-16:30
●受講料
  【オンラインセミナー(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

  【オンラインセミナー(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・録画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 →

※配布資料等について

●配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。
・お申込の際にお受け取り可能な住所を必ずご記入ください。
・郵送の都合上、お申込みは4営業日前までを推奨します。(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
・それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、その場合、テキスト到着がセミナー後になる可能性がございますことご了承ください。
・資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。


●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。(全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。)
●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・販売などは禁止致します。

オンラインセミナーご受講に関する各種案内(ご確認の上、お申込みください。)
・PC/タブレット/スマートフォン等、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。
・インターネット 回線速度の目安(推奨) 下り:20Mbps以上
・開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡致します。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ください。
・受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域等のネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応致しかねますので予めご了承ください。

Zoom
Zoom使用に関する注意事項(クリックして展開)
・公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。
 → 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で音声が聞こえない、
  カメラ・マイクが使えない等の事象が起きる可能性がございます。
  お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
 →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
 →一部のブラウザは音声が聞こえない等の不具合が起きる可能性があります。
  対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
  (iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります)

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴あり)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)
・見逃し視聴ありでお申込み頂いた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。
・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。
・原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します(一部、編集加工します)。
・視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。
 ex) 2/6(月)開催 セミナー → 2/10(金)までに配信開始 → 2/17(金)まで視聴可能
 ※メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。
 ※準備出来しだい配信致しますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。
  上記例の場合、2/8(水)から開始となっても2/17まで視聴可能です。
 ※GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。
 ※原則、配信期間の延長は致しません。
 ※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、ご了承ください。
 →見逃し視聴について、こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。(テスト視聴動画へ) パスワード「123456」 

セミナーポイント

■はじめに
 長年、「めっき」はノウハウの塊であり、ブラックボックス化が進んでいるとされてきました。しかしながら、近年は、産業構造が変化し、「めっき」に従事する方も、科学的な基礎を理解し、なぜに対する回答を基礎データに戻ってしっかりと説明する義務が発生しています。 
一方で、めっき関連業種は、いわゆる受託加工者が多く、発注者から素材を預かり、それに表面処理を施して返すという、自社製品を持たない業種です。このため、めっきに関わる不良には、発注者の表面処理に対する認識不足と意思疎通の欠如が挙げられます。あらためてめっきの目的、仕様の明確化とめっき素材への再認識を問いながら、めっきトラブル事例を通してその要因を紹介いたします。 
 また、当講座では、次世代のめっきに必要とする技術知識情報を集約した「めっきデータベース」や、機械学習のめっき分野への適用例についても紹介します。電気めっきシミュレーションへの電極配置設計、めっき条件パラメータと膜特性の相関、トラブルへの対策事例、数理モデルを使った熟練者の考え方を蓄積する手法など、めっき工程管理に活用できる新しい管理手法も示します。

■ご講演中のキーワード:
電気めっき、無電解めっき、熟練技能、品質管理、機械学習、データベース、プロセス・インフォマティクス 

■受講対象者:
・湿式めっきを始めたばかりの方から、ある程度の研究経験を経た方。
・業務に活かすため、品質管理についての知見を得たいと考えている方
・機械学習に取り組もうとしているが、適用先の事例を聞きながらどの程度まで可能なのかを知りたい方
・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
・化学、電気化学、薬品の基礎知識。高校卒業レベルの化学の知識。
・この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ない。

■本セミナーで習得できること:
・めっきの基礎知識 
・代表的なめっきのトラブルへの考え方とその対処法 
・めっき分野におけるIT化手法 

セミナー内容

1.めっきの基礎と技能者像   
(1).めっきの基礎
a.めっきとは
b.めっきデータベースとは
c.めっきの析出量と厚さ 
d.電流密度と電流分布
e.電気化学とめっき
(2).めっきを取り巻く現状とめっき技能者像 
a.めっきの現状 
b.受託加工で求められるめっき技能者像 
c.技能検定で求められるめっき技能者像

2.めっき膜の評価とめっき液の管理 

(1).めっき膜の評価法 
a.めっき厚さ測定 
b.めっき耐食性試験と防食機構  
c.めっき硬さ試験 
d.めっき密着性・付着性試験 
e.めっき磁気特性試験 
f.めっき膜構造特性試験、組成分析
(2).めっき液の管理 
a.ハルセル試験 
b.電位―電流で何がわかるか  
c.光で何がわかるか 

3.めっきの不良、その要因と対策
(1).めっき手法によるトラブル 
(2).めっき不良の発生要因とトラブル対策事例 (ニッケル、銅を中心に) 
(3).めっき目的の明確化と仕様 

4.めっき品質改善と向上、条件最適化への数理モデルの適用 

(1).QC分析のめっき工程への適用  
(2).一対比較法のトラブル対策への適用 
(3).重回帰分析のめっき条件最適化への適用
(4).機械学習によるめっき条件最適化への適用 
(5).機械学習によるめっき欠陥の判定への適用 
(6).電気めっきシミュレーションと機械学習の適用
(7).数理解析の時系列めっき工程管理への適用 

セミナー番号:AD2408E0

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