【基調講演】 プロセスインフォマティクス：生産性向上を実現するデータ活用術

10:10-10:50 事前登録

【講演者プロフィール】

1994年に京都大学大学院工学研究科化学工学専攻修士課程を修了し，助手に着任．2004年に助教授となり，2021年から京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻・教授．2018年に大学発ベンチャーであるクアドリティクス株式会社を共同創業．在学中からプロセスデータ解析とその周辺に関する研究に取り組み，企業との共同研究を多数実施．現在は医療・ヘルスケアサービス創出に向けたデータ解析も実施．

【講演概要】

デジタルトランスフォーメーションが流行し，何でも人工知能によって･･･で片付けられてしまう昨今ですが，製造現場の課題を解決し，生産性向上を実現するためには，地に足のついたデータ活用が必要です．データ活用と言っても，データだけでどうにかできるわけではなく，製品や設備に関する専門知識も重要です．本講演では，仮想計測（ソフトセンサー）とその推定値に基づく推定制御，転移学習によるモデル構築期間の短縮など，産業界での成功事例を交えながら，プロセスインフォマティクスの実際を紹介します．

データ駆動型プロセスインフォマティクス～機能性材料プロセス開発のハイスループット化を目指して～

11:10-11:40 事前登録

【講演者プロフィール】

2009年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了，同年機械工学専攻助教，2012年講師，2016年～現職．2012, 2019年カールスルーエ工科大学客員研究員，2013～2016年科学技術振興機構さきがけ研究者．専門はマイクロ・ナノ表面加工，レーザ加工，粉体プロセス，3Dプリンタ，プロセスインフォマティクスなどの生産技術，および燃料電池，光学素子などの応用技術．

【講演概要】

日本のものづくりをけん引する機能性材料は，材料そのものの開発だけでなくそれを素材に加工したり，要素に作りこんだりするためのプロセスの開発も重要です．たとえば，マテリアルズインフォマティクスで開発された新材料も，それを実用化するためにはプロセスの最適化を避けられません．生産プロセスは，その種類やステップだけでも様々で，パラメータの組み合わせも膨大です．世界的な研究開発のハイスループット化の波の中で，日本の強みとされてきた勘・コツ・経験を活かした仮説駆動型プロセス開発法に，データ駆動型開発法を取り入れた方法，すなわちプロセスインフォマティクスが今こそ必要です．本講演では，粉体成膜プロセスを事例に，機能性材料のプロセスインフォマティクスの可能性と展望を紹介します．

データの有効活用とノウハウ継承をしませんか？　原料(成分)配合の設計支援システム「ＭＤＳＳ」のご紹介

12:00-12:30 事前登録

【講演概要】

配合設計の技術力は企業としての存在価値を高め、顧客からの信頼を勝ち取ることにつながり利益を創出する源となります。「作業の効率化」によって業務のスピードアップを実現すれば、競合他社の一歩先を行くことができます。

「配合設計支援システムMDSS」は、開発段階での試作データを含め配合や物性（試験結果）などの情報を一元的に管理できます。配合設計現場で求める情報や領域に特化し、不要な機能はそぎ落とすことでコンパクト化を実現。お手軽で導入しやすいシステムです。単価を意識した配合検討や重回帰分析を用いた仮想実験なども可能です。

カスタマイズや他システム連携のご相談にも応じることができ、無料で試せるサービスもあり安心です。ユーザー企業様もゴム、樹脂、接着剤、塗料、触媒、繊維、化粧品、医薬部外品、香料など多岐にわたる本システムを画面の動きもまじえて紹介します。DX戦略推進の一翼を担うシステムとしてもご検討ください。