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R&Dシステム基盤 『RCM(R&D Chain Management) System Software』
大規模データ処理に直面する研究者の方に、より高い次元の研究活動を行っていただくための研究開発基盤を構築可能な、多機能 Web サービスミドルウェアです。
RCM-SS01Series_2P.pdf (閲覧済み)
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【ナノ材料】
電池材料、半導体材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱など)
【ナノ評価・計測・分析・設計】
評価・計測設計ツール、マテリアルズ・インフォマティクス、シミュレーションソフトウェア / スパコン
【その他】
その他(和文):実験データDB(英文):Experiment Data Database
応用分野
材料・素材
軽量・高強度材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱材など)、電気的機能材料(電導・誘電・半導体材料など)、高性能磁性材料、コーティング材料、精密めっき
IT&エレクトロニクス
人工知能・ディープラーニング、次世代半導体、その他(和文):実験データDB
自動車
全固体電池、リチウムイオン電池、燃料電池・空気電池、軽量化材料、車載センサー
バイオ・ライフ分野
医薬品、化粧品材料、食品分析
その他
農業分野、建設分野、航空・宇宙分野
課題別ソリューション
DX、センシング、脱炭素・環境対応、軽量化
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簡易実験データベース『Simple Experiment DB』
研究開発に特化して開発された『RCM System Software 』を基盤とした実験データ管理システムです。
使い慣れたExcelを用いてデータを入力し、ブラウザにExcelをD&Dするだけでデータベースへ実験データを登録することができます。登録したデータは、複数工程にまたがった条件で検索することができ、目的に応じたデータを的確に絞り込むことができ、研究開発における計画、分析、考察を強力に支援します。
Simple Experiment DB.pdf (閲覧済み)
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【ナノ材料】
電池材料、半導体材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱など)
【ナノ評価・計測・分析・設計】
評価・計測設計ツール、マテリアルズ・インフォマティクス、シミュレーションソフトウェア / スパコン
【その他】
その他
応用分野
材料・素材
軽量・高強度材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱材など)、電気的機能材料(電導・誘電・半導体材料など)、高性能磁性材料、コーティング材料、精密めっき
IT&エレクトロニクス
人工知能・ディープラーニング、次世代半導体、その他(和文):実験データDB
自動車
全固体電池、リチウムイオン電池、燃料電池・空気電池、軽量化材料、車載センサー
バイオ・ライフ分野
医薬品、化粧品材料、食品分析
その他
農業分野、建設分野、航空・宇宙分野
課題別ソリューション
DX、センシング、脱炭素・環境対応、軽量化、次世代電池
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多変量データ自動分類プロット機能『Simple Clustering Plot』
多変量な実験・シミュレーションデータを扱う研究開発向けに開発された『RCM System Software 』を基盤としたデータプロットツールです。実験条件、計測値が同じもしくは類似したもので、データを分類(グループ化)して、同一グループを同じプロットマーカーにしたグラフ作成が可能であり、多変量データの傾向、依存性の分析を強力に支援します。
Simple Clustering Plot.pdf (閲覧済み)
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【ナノ材料】
電池材料、半導体材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱など)
【ナノ評価・計測・分析・設計】
評価・計測設計ツール、マテリアルズ・インフォマティクス、シミュレーションソフトウェア / スパコン
【その他】
その他
応用分野
材料・素材
軽量・高強度材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱材など)、電気的機能材料(電導・誘電・半導体材料など)、高性能磁性材料、コーティング材料、精密めっき
IT&エレクトロニクス
人工知能・ディープラーニング、次世代半導体、その他(和文):実験データDB
自動車
全固体電池、リチウムイオン電池、燃料電池・空気電池、軽量化材料、車載センサー
バイオ・ライフ分野
医薬品、化粧品材料、食品分析
その他
農業分野、建設分野、航空・宇宙分野
課題別ソリューション
DX、センシング、脱炭素・環境対応、軽量化、次世代電池
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解析データ自動処理機能付きデータベース『ASNARO』
『RCM System Software 』を基盤とした解析を自動化し、解析のパラメータ、評価値を自動的にデータベース化するシステムプラットフォームです。ユーザーフレンドリーなGUIによる操作のみで、データベース設計や困難なコーディングが必要ない画期的な解析自動処理システムデータベースシステムです。
ASNARO.pdf (閲覧済み)
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【ナノ材料】
電池材料、半導体材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱など)
【ナノ評価・計測・分析・設計】
評価・計測設計ツール、マテリアルズ・インフォマティクス、シミュレーションソフトウェア / スパコン
【その他】
その他
応用分野
材料・素材
軽量・高強度材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱材など)、電気的機能材料(電導・誘電・半導体材料など)、高性能磁性材料、コーティング材料、精密めっき
IT&エレクトロニクス
人工知能・ディープラーニング、次世代半導体、その他(和文):実験データDB
自動車
全固体電池、リチウムイオン電池、燃料電池・空気電池、軽量化材料、車載センサー
バイオ・ライフ分野
医薬品、化粧品材料、食品分析
その他
農業分野、建設分野、航空・宇宙分野
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タブレット型デジタルラボノート『R&D FormPat』
『RCM System Software 』を基盤としたタブレット型デジタルラボノートです。紙媒体簡便性や柔軟性をそのままに、タブレット上にデジタルデータとして直接入力し、自動的にデータベースへの登録することができます。 また、タブレットのカメラから取り込んだ画像や、タブレット上で作成したフリーハンドの線画等も合わせて記録・データベース化することもできます。
R&D FormPat.pdf (閲覧済み)
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【ナノ材料】
電池材料、半導体材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱など)
【ナノ評価・計測・分析・設計】
評価・計測設計ツール、マテリアルズ・インフォマティクス、シミュレーションソフトウェア / スパコン
【その他】
その他
応用分野
材料・素材
軽量・高強度材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱材など)、電気的機能材料(電導・誘電・半導体材料など)、高性能磁性材料、コーティング材料、精密めっき
IT&エレクトロニクス
人工知能・ディープラーニング、次世代半導体、その他(和文):実験データDB
自動車
全固体電池、リチウムイオン電池、燃料電池・空気電池、軽量化材料、車載センサー
バイオ・ライフ分野
医薬品、化粧品材料、食品分析
その他
農業分野、建設分野、航空・宇宙分野
課題別ソリューション
DX、センシング、脱炭素・環境対応、軽量化、次世代電池
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3次元リアルタイム磁場解析ソルバシステム『Qm』
3次元リアルタイム磁場解析ソルバQmは積分法(磁気モーメント法)を採用しており、有限要素法など他の手法で必要な空間メッシュは不要なため、非常に高速・高精度に磁場を解析、評価できます。特に、広い3D空間の磁場や動磁場のように動きのある対象に対し、他の解析ソフトでは、解析できなかった解析を可能にします。
Qm.pdf (閲覧済み)
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【ナノ材料】
電池材料、半導体材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱など)
【ナノ評価・計測・分析・設計】
評価・計測設計ツール、マテリアルズ・インフォマティクス、シミュレーションソフトウェア / スパコン
【その他】
その他
応用分野
材料・素材
軽量・高強度材料、熱的機能材料(耐熱・蓄熱・熱電導・断熱材など)、電気的機能材料(電導・誘電・半導体材料など)、高性能磁性材料、コーティング材料、精密めっき
IT&エレクトロニクス
人工知能・ディープラーニング、次世代半導体、その他(和文):実験データDB
自動車
全固体電池、リチウムイオン電池、燃料電池・空気電池、軽量化材料、車載センサー
バイオ・ライフ分野
医薬品、化粧品材料、食品分析
その他
農業分野、建設分野、航空・宇宙分野
課題別ソリューション
DX、センシング、脱炭素・環境対応、軽量化、次世代電池
プレスリリース
簡易実験データベース、多変量データ自動分類プロット機能
実験DB&SCP.pdf
セミナー情報
セミナー 1
R&D部門におけるデータ共有・利活用(AI,MI)は、なぜ難しいのか?
データ分析・AI活用を進める上で必要となる準備と環境
2022年01月28日(金) 14:50-15:35
会場: シーズ&ニーズセミナーA(東3ホール)
株式会社キャトルアイ・サイエンス
代表取締役
上島 豊氏
【講演者プロフィール】
大阪大学博士後期課程修了後、日本原子力研究開発機構で、約10年、地球シミュレータ等、最先端コンピュータを使ったシミュレーション及び実験データ解析を行い、それらのデータ管理、分析環境を構築してきた。専門の物理研究だけでなく、IT系や医工学連携の国家プロジェクトにも参加し、様々な研究分野の経験を持つ。研究者時代の経験を生かし、R&Dシステム基盤の開発に従事し、多くの企業、研究機関のR&D環境改善を支援してきた。
【講演概要】
IoTやAIの普及により、製造工程以降のデータ利活用は急激に進展しています。一方、 公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理して効果的に利活用する、つまりデータ分析・AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。本講演では、まず、R&D部門のデータ共有、利活用の実情をお話しさせていただき、データ共有、利活用が進まない状況がなぜ発生してしまうのか?そのような状況にはどのような問題がはらんでいるのか?等を説明させていただきます。次に、データ共有、利活用状況を改善するために必要な方策に関して、データ共有、利活用システムを導入する際に必要な要件、および各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明させていただきます。
連絡先情報
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〒 610-0354
京都府 京都府京田辺市山手南二丁目1-3 ハチセンビル3号館3階