……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
▼通常の品質工学・ロバストパラメータ設計では成し得ない実用的な手法を解説!
▼実験計画立案方法は? 適応的最適化の手順は? デモもあって分かりやすい。
※年間受講者数は1000名超:企業での実務経験豊富な講師がノウハウを伝授!
講師
MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 氏
(元オムロン(株)、元パナソニック、(株)、元東レ(株)、元LG Electronics Japan Lab(株))
講師紹介
MOSHIMO研ホームページ
Facebookページ
1993年4月~ オムロン(株):電子部品の原理開発、加工技術開発、ロボットの研究開発、人の聴感判定を機械化した検査装置開発などに従事
2006年6月~ パナソニック(株):生活家電の要素技術、製品開発などに従事。
2007年11月~ 東レ(株):液晶ディスプレイなどの微細加工技術開発などに従事
2010年4月~ LG Electronics Japan Lab(株):関西の新規研究所設立責任者、洗濯機チームリーダー、オープンイノベーション室長を歴任
2015年5月~ MOSHIMO研:製造業支援、開発コンサルティング、生活関連用品などの研究開発に従事
※人工知能応用技術、実験計画法、品質工学に関して、電子部品・ロボット・加工技術・検査技術・生活家電などの分野で、約30年の経験を持つ。
●所属学会等
日本品質管理学会会員
<その他関連セミナー>
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時:2025年7月10日(木) 14:30-17:00 *途中、小休憩を挟みます。
●受講料:
【オンライン受講(見逃し視聴なし)】:1名 55,000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44,000円
【オンライン受講(見逃し視聴あり)】:1名 60,500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49,500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」を確認ください。
●録音・録画行為は固くお断りいたします。
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前~前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
(土、日、祝日は営業日としてカウントしません。)
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●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・販売などは禁止いたします。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********(*********にはjohokiko.co.jpを入れてください)
オンラインセミナーご受講に関する各種案内(必ずご確認の上、お申込みください。)
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
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→音声が聞こえない場合の対処例
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<見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細>
セミナーポイント
○本セミナーの背景・意義
量産時の製造条件や出荷先での使用状態の変動に耐え、高性能を発揮する最適設計仕様(最適条件)を導く開発手法として、品質工学(ロバストパラメータ設計)が知られています。品質工学は、品質工学が要求する開発時の状況を満たせた場合、想定以上の成果を出せる開発手法です。
しかしながら、品質工学が要求する開発時の状況を満たせない事も多く、期待した成果が出ない場合があります。その状況でも、量産時の製造条件や出荷先での使用状態の変動に耐え高性能を発揮する最適条件を導く開発手法が、非線形ロバストデザイン(非線形ロバスト最適化)です。
○本セミナーのポイントと特徴
非線形ロバストデザインは、品質工学で最適条件を特定できない(最適条件が再現しない)状態から、採取した実験データを無駄にする事なく、人工知能を使った非線形解析と適応的最適化を実施する事で、量産に耐えうる最適仕様を導くことが可能です。
なお、最初から非線形ロバストデザインを元に開発を行う場合は、通常の品質工学の実験数から、より少ない実験数からスタートし、実験対象を支配する現象の複雑さに応じて、実験データを適宜増やす手順を使用します。この手順により、最小の実験数で、複雑な現象における安定的で高性能な最適仕様の特定を可能にします。
また、非線形ロバストデザインは、採取する実験データの自由度が高く、通常の品質工学が要求する実験データに対する制約(特性値の加法性)を考慮する必要がありません。そのため、技術者の思い通りに開発を進める事が可能となります。
本講では、非線形ロバストデザインの基本的な手順と解析手法を解説いたします。
○受講対象者
・製品や技術開発に携わる技術リーダー、技術者の方
※機械部品、電子電気部品、家電等のアッセンブル製品、加工機械/生産装置、センサー/計測評価機器、材料、半導体等の化学・プラント分野、医工製品分野、医薬、食品、バイオ、植物工場など生化学分野など
・開発完了後に量産不良やユーザークレームが出て、開発手戻りを経営課題とする方
・問題に関係する要素が多くなり、どれか1つを対策しても成果が出ないなどで体系的な実験解析手法を必要とする方
・開発難易度が上がってきた、未経験の分野に進出する等、これまで通りのやり方では成果が出ずに困っている方
・高額な部品や装置の使用ではなく、安価な部材の組合せや安価な装置で高い性能目標を達成する開発が必要な方
・実験計画法や品質工学(ロバストパラメータ設計)、応答曲面法、マテリアルズ・インフォマティクスを開発で使ったが、上手く行かなかった方
※技術コンサルタントの方や、講師業の方は、受講をご遠慮ください。
○受講することで得られる知識・ノウハウ
・非線形ロバストデザインの手順と実験、解析手法
・通常の品質工学で最適条件を特定できない場合のリカバリー手順
・部品・材料コストの削減、量産不良やユーザークレームによる開発手戻りなどの経営課題に対する解決策
・技術課題、品質問題に関係する要素が多くなり、対策しても成果が出ない場合に有効な体系的な開発手法
・高額な部品・材料、高額な装置の使用ではなく、安価な部材の組合せや安価な装置で高い性能目標を達成する開発手法
○本セミナーを受講する前におさえておきたい知識
・同講師の別セミナー「品質工学セミナー」と「実験計画法&非線形実験計画法セミナー」の内容(本セミナー内では扱いません)が本セミナー習得のポイントです。
・未受講の方は下記特典【1】を利用頂き、事前に一読することを推奨します。
・なお、非線形ロバストデザイン自体の疑問点や、それに関連する部分の品質工学・非線形実験計画法の疑問点は、非線形ロバストデザインセミナー当日の質疑応答や、後日のメール、オンライン会議などでの質疑応答で対応いたします。
▼受講2大特典
【1】「品質工学セミナー」「実験計画法&非線形実験計画法セミナー」テキストPDFを提供
本セミナーを受講する方へは、そのセミナー資料を条件付きで提供します。希望者は、お申込後に、講師のEメール( ikuma.fukui@wmjplab.com )まで、ご連絡をお願い致します。講師よりダウンロードリンクをご案内します。尚、原則本セミナーのお申し込みが確認でき次第のご連絡となります。
【2】解析サンプル・ソフトウェアを提供
非線形ロバストデザインの解析に使用する推奨ソフトウェア類・解析サンプルを条件付きで提供します。
ソフトウェア類・解析サンプルの提供は、セミナー実施後になります。希望者は、セミナー受講後に、講師のEメール( ikuma.fukui@wmjplab.com )まで、ご連絡をお願い致します。講師よりダウンロードリンクをご案内します。
なお、セミナー申込前に、事前にソフトウェアの詳細を確認したい場合は、前記の講師Eメールに、直接お問い合わせください。
○受講申込者のメールアドレスは講師へ通知させて頂きます。
※講師から、下記のフォロー・情報提供が理由です。
・ソフトウェア、Excelテンプレート、解析サンプル等の補足資料の提供
・更新版テキストの定期的な提供(年1回程度)
・セミナー情報などの提供
※支障のある方はお申し込み時の備考欄にその旨を記載願います。
セミナー内容
1. 通常の品質工学(ロバストパラメータ設計)実施手順 概要
2. 通常の品質工学(ロバストパラメータ設計)で最適条件を特定できない状況から非線形ロバストデザインを使用する手順・ノウハウ
1) 実施手順概要 ※1
2) 非線形ロバストデザインにおける解析指標
3) 適応的最適化の手順 ※2
4) 手順と解析方法のデモ ※2
3. 非線形ロバストデザインで開発を進める場合の手順・ノウハウ
1) 実施手順概要 ※1
2) 最初の実験計画立案方法
3) 適応的最適化の手順 ※2
4) 手順と解析方法のデモ ※2
※1 洗濯機の脱水時の振動問題を事例に、実施手順概要を解説。事例は業界を問わず、誰にでもイメージできるモノとして選択しており、洗濯機の振動技術の解説が目的ではありません。
※2 通常の品質工学から非線形ロバストデザインに切り替える場合でも、最初から非線形ロバストデザインを使用する場合でも、この手順は共通です。
4. 質疑応答
※説明の順序が入れ替わる場合があります。
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