高分子材料は一次構造に導電性の構造が無ければ、その成形体は絶縁体となる。ゆえに電気特性を変えたいならば、一次構造をその目的で設計するか、その目的を実現できる添加剤を添加したコンパウンド設計をしなければならない。
この分野で開発を成功させるためには、一次構造の合成技術からコンパウンディング技術まで幅広く精通していなければならない。当方は高分子の一次構造の設計から合成、さらには生産まで経験しているだけでなくコンパウンディングについては書籍を著している。
当方の強みは高分子材料以外に、ペロブスカイトはじめセラミックスの電気特性まで研究経験があり、ペロブスカイト粉末を高分子に分散した材料の電気特性について研究を行っている。
すなわち、高分子の電気特性について実用化に必要な様々な研究開発経験があるのだが、その機能にプロセシングが関わる問題が多いと感じている。
例えば、同一配合処方でもプロセシングが異なれば成形体の電気特性も影響を受けるが、これがどの程度なのか説明できる形式知が存在しない。ゆえに、この関連した周辺技術でお困りの方も含め弊社へ問い合わせていただきたい。
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ブルームとかブリードアウトとか呼ばれたりするが、高分子成形体表面がべたつく現象といえばご理解いただけるのではないか。もし、この現象でお困りの方は問い合わせていただきたい。セミナーを企画します。
詳細はこのホームページのセミナーのコーナーをご覧ください。なお、開催希望日につきましては９月１５日以降として頂きたく。希望日を第一希望から第三希望まで書いてお申し込みください。
写真会社へ転職した時に最初に成果を出したのは、フィルムの帯電防止技術であるとこの欄で書いている。この帯電防止技術では、ブリードアウト問題も起きていた。
詳細はセミナーで説明するが、高分子材料では成形体に求められるスペックを実現するために様々な添加剤が用いられている。高度な難燃化機能を要求される成形体では、１５％近くも難燃剤が添加されるのでその選択を誤るとブリードアウトに悩まされることになる。
帯電防止技術では、イオン導電性高分子を用いるときに３０％以上の添加が必要になる。界面活性剤を表面にブリードアウトさせる技術では数％の添加で良い場合もある。
転職した時に成果を出した技術ではイオン導電性高分子が用いられていたのだが、イオン導電性高分子を架橋させる硬化剤による工程汚染の問題が大きかった。
長年の研究課題だったそうで、どのように解決したかはやはりセミナーで解説するが、興味を持ったのは当時の担当者の開発課題への対応である。
市場でブリードアウト問題が起きていても、工程汚染の問題解決業務が忙しかったので営業に対応してもらっていた。すなわち、ブリードアウト問題は、フィルムの品質ばらつきとして起きていたので、ブリードアウトしない製品が大半だった。ゆえに営業で対応できたのである。
このような業務の進め方をやっている企業は多いようだが、技術の姿を見えにくくする原因となることを知ってほしい。工程汚染の問題とブリードアウト問題は関係していた。
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先日8月22日,マイクロソフト社からExcel365へPythonが実装されるとの発表があった。すなわちVBAのごとくPythonをExcel上で使えるようになる。当面はTEST参加者だけに絞られるという。
但し、この機能は、旧バージョンでサポートされないという。弊社では6月1日と7月27日のこの欄で、Excelを使用するよりもPythonの方が使いやすい、と書いている。まさかこれをマイクロソフトが読んで今回の実装を決断したとは思わないが、そのような時代になった。
マイクロソフト社がそのような決断をしたなら、弊社は、「PythonでExcelを使いやすくする方法」を提案したい。
すなわちExcelの使いにくいソルバーやVBAの代わりにPythonを使ったり、Excelファイルを自動処理したり、さらには、表計算ソフトの泣き所であるマクロを埋め込んだセルを固定された数値に変えたりといったテクニックを伝授するセミナーを企画する。
今回マイクロソフト社がTEST参加対象としているように、弊社も9月度TEST参加者を募集したい。9月15日以降の開催となるが、参加を希望される方は、セミナー候補日を複数記入して応募していただきたい。参加料はTESTセミナーとして平日でも特別価格1万円としたい。
さて、内容はPythonが初めての方から中級者レベルを想定している。事前にPythonの環境設定方法を配布するので予習が必要となるが、参加者に事前学習をしていただくことでレベル合わせができる、と考えています。是非この機会をご活用ください。
マルチパラダイムのPythonをスクリプト言語のパラダイムで理解しやすくご指導します。すなわち、8ビット時代のソード社簡易言語PIPSのような感覚で使えるようにご指導します。
（注）Pthonは構造化プログラミングを想定した設計で、オブジェクト指向も実装されたスクリプト言語である。ゆえに、これを使いこなすためには、オブジェクト指向の理解が不可欠である。しかし、豊富なライブラリーが無料で揃っているので、エクセルを併用した時に自分でクラスを設計する必要はほとんどない。ゆえに、Pythonを簡易言語として指導する方法でも十分Pythonを活用できる。使用しているうちにオブジェクト指向を身に着ける方法も指導予定であり、世間で行われていないユニークなセミナーとなる。ぜひ、ご希望の日程を複数記入し、応募してください。特別に９月１５日以前を希望される方にも対応いたしますが、サービス価格ではありませんのでご注意してください。
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当方の新入社員時代、業務にコンピュータを使っているのはごく少数の専門技術者だけだった。当方は「花王のパソコン革命」という書籍がきっかけとなり、上司の命令でローンを組まされパソコン一式を寮に揃えたので、投資回収のためほとんどの業務にパソコンを使用していた。
すなわち、コンピュータを使って問題解決をしていた。主に使用していたのは統計手法で、多変量解析が中心だった。多変量解析では、現象のモデル化が容易だった。
ただ、使用言語がBASICあるいはFORTHで8ビットCPUだったので計算速度は遅く、かろうじて使用できるレベルで多くの人に進められるものではなかった。
あれから40年以上過ぎた今、世の中は大きく変わった。まずCPUが爆速になり、インタープリター言語とコンパイラー言語の差が小さくなった。
ハードウェアーの低価格化だけでなく、ソフトウェアーはPythonが無料で提供されるなどコンピューター環境が著しく改善されている。
このような時代になると問題解決にコンピューターを使用しないのは時代遅れというよりも無知と言っても良いような状況ではないか。
ＭS-エクセルではソルバーが充実している。VBAも活用できる。しかし、これらが未だに利用率が低いらしい。40年以上コンピュータを使用して問題解決してきた当方から見ると不思議な光景である。
ただ、いまさらVBAだのソルバーだのを学ぼうと思われた方は、一気にPythonを身に着けることをお勧めする。弊社の休日セミナーを活用して明日からPythonを実務に取り込もう。
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弊社ではセミナーについて一新しました。受講者のご希望に沿ったテーマで、さらに受講者のご希望の開講日に行えるようにしましたので、セミナー一覧の情報をご覧ください。
本日は混練技術のセミナーに関して簡単に宣伝をさせていただきます。ゴム会社に入社時、最初の指導社員はレオロジーの専門家でやや昇進が遅れた方だった。当方が初めての部下であり、大変熱心にゴムの混練技術についてご指導くださった。
そして、毎朝午前中は座学でテーマに関連した形式知と経験知を講義してくださった。応用化学科を修了した当方には初めての内容だった。また、現在混練技術は分配混合と分散混合で解説されたりしているが、この講義では混練におけるレオロジーが中心だった。
それだけではない。当時混合則が主流の考え方だった時代にパーコレーションについて教えてくださった。さらにカオス混合についても独自の見解を話され、連続式混練技術における実現方法については当方の宿題とされた。
それから２５年過ぎて、豊川へ単身赴任した２００５年に半年後までに押出成形歩留まりを１０％前後から１００％へ上げなければいけないとんでもないテーマを担当した。
カオス混合によるコンパウンド加工しかない、と判断した当方は、コンパウンド工場を立ち上げ、無事歩留まり１００％を実現できるコンパウンドをカオス混合プロセスで生産供給することに成功した。この体験談についてもセミナーで解説する。
高価なエンプラのコンパウンドは、成形メーカーが原材料を調達し、内製化しても経済性が成立する場合が多い。原材料をグローバルで調達すれば、成形体のコストダウンが可能となります。
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故ドラッカーは、「優秀な人ほど成果をあげられない。その原因は、間違った問題を正しく解くからだ。間違った問題の正しい答え程有害無益なものはない。」、と語っていた。電気粘性流体の耐久性問題に対して完璧な否定証明を行った優秀な人たちを見て、故ドラッカーのこの名言を思い出した。
ゆえに、優秀な人たちの完璧な否定証明は、間違った問題が解かれた結果、と捉え、正しい問題を考えた。正しい問題は、電気粘性流体の耐久性問題を解決できる界面活性剤を見つけること、である。
界面活性剤が使えるかどうか、として問題を解くと否定証明をした方が簡単である。優秀な人たちは、同じ給与ならば楽して成果を出そうと考えて、そのような問題を研究したのかもしれない。
イムレラカトシュも方法の擁護の中で完璧な否定証明についてなぜそれが生まれるのか述べている。科学で何でも解決できる、と考えていると否定証明に陥る可能性が出てくる。
トランスサイエンスと言う言葉がサイエンスに掲載されたのは日本でセラミックスフィーバーが起きていた１９８０年代であり、日本の研究者でこの言葉の重要性に気がついた人はほぼいない。
当時の日本では、いけいけドンドンの科学評論ばかりだった。トランスサイエンスという言葉を生み出したのはアメリカであるが、そのアメリカ人が書いた「Japan ａｓ Ｎｏ．１」は、日本でベストセラーになったりしていた時代であり、トランスサイエンスなんて関係ない、と思った研究者もいるかもしれない。
しかし、科学で問うことができても科学で答えられない問題をどのように解くのか、技術者は真剣に考える必要があった。科学で答えられなくても、現象をつんつんとつつくような実験を行えばぴくぴくとデータが得られる。
仮説に基づく実験だけでなく、つんつんぴくぴく実験が必要で、それにより集められたデータから知を取り出す作業がトランスサイエンスの時代に重要になってくる。
ゴム会社で30年続き、今でも愛知県のセラミックスの会社で事業が行われている高純度SiCの半導体治工具事業のエンジンとなっている高純度SiCの新合成法はツンツンピクピク実験で誕生している。
しかも直交表を用いた実験であり、フローリー・ハギンズ理論に反する条件も検討されて、そこから技術が誕生している。すなわち集められたデータについてデータサイエンスで考察し技術を作り上げた事例である。
この成功体験があったので、電気粘性流体の耐久性問題では、あらゆる界面活性剤を用いても問題解決できない、と結論づけられた問題でも、界面活性剤の検討をおこなうツンツンピクピク実験とデータサイエンスの解析をコンカレントで行い、一晩で解決している。
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40年近く前の話。半導体微粒子をシリコーンオイルに分散し、電場をかけるとそれが固体に近い物性になる。そして電場を開放すると流体に戻る電気粘性流体という物質が研究されていた。
すなわち、電場のON-OFFで流体と固体の異なる状態を瞬時に制御できる魔法のような物質である。これをゴムケースに封入すると防振ゴムやアクティブサスなど様々な製品へ応用できることが期待された。
しかし、シリコーンオイルは高分子への浸透性が高いのでゴムの配合剤を取り込んで増粘する問題があった。ゴムケースに封入して1時間程度の耐久試験を行うとヘドロ状態になり機能が失活した。
この電気粘性流体の耐久性に関わる問題について、旧７帝大の博士２名と修士１名、その他の優秀なスタッフ総勢6人で1年間対策を研究している。
そして、電気粘性流体の耐久性問題は、あらゆるHLB値の界面活性剤を用いても解決できない、という科学的に完璧な否定証明の報告書をまとめている。
そこでこのスタッフたちは、全く添加剤の入っていない加硫ゴムが唯一の解決策と言う企画を提出し、当時の研究所で最もゴムについて詳しいという理由で、高純度SiCの事業化を住友金属工業と進めていた当方に仕事が回ってきた。
耐久性を考慮したら実用化が難しいゴムケースを開発するよりも、耐久性の高い公知のゴムケースを用いて電気粘性流体の耐久性を改善したほうが開発の成功率が高い、と判断した当方は、データサイエンスでこの問題を解決している。
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お盆休みも終わり、夏休みも残り2週間。夏休みの宿題に困っている人は名古屋へ旅行するとよい。日帰りでも宿泊でもよい。宿泊ならば少し高いが近くに長島温泉がある。
名古屋の1泊を安くあげたいならば、ビジネスホテルの利用がある。最も安いところを探すと5500円で宿泊可能だ。1泊しなくても夜行バスを使ったりして日帰りで安く仕上げることも可能だ。この時朝飯は立食きしめんが安くておいしい。
さて、名古屋のどこを観光するのか。名古屋駅周辺だけでも1日過ごせる場所がある。ノリタケの森だ。近くにはトヨタ産業技術記念館がある。栄生駅から3分だが、曇っておれば名古屋駅から歩いてゆく方法もある。
当方は、5年前名古屋駅からノリタケの森と産業技術記念館を歩いて回り名古屋駅に戻り東京に帰ってきた。60を過ぎていても大丈夫な距離だ。
いずれも入場無料であり、夏休みの宿題のネタがいっぱい溢れている。有料の体験コーナーもあるのでそこで夏休みの宿題を済ませれば、頭を使う必要はない。ただしお金と手を使うことになる。
もう少し足をのばすとコニカミノルタ満天がある。名古屋には、栄にある科学館にもプラネタリウムがあり、そこのチケットがあれば満天に2割引きで入館可能だ。
ただし、満天のほうが星がきれいで楽しめるので星を見たいだけならば科学館まで行く必要はないが。名古屋の都市伝説として、東山動物園の池と科学館のプラネタリウムをデートスポットとした話が有名だ。満天にはそれが無いのでデートにお勧めである。
岡崎まで出かければ、カクキュウとマルヤが無料で味噌製造工場を案内してくれて、記念に赤だし味噌をサービスしてくれるので両者の比較をするとよい。甲乙つけがたしである。
以前カクキュウでははちみつ入りの赤だし味噌を販売していたが辞めてしまった。理由は不明であるが、当方の好物だった。面白いのは味噌汁を作る時にはちみつを入れても同じ味とはならない点である。プロセシングが味に影響していた。そこがよかった。
NHKの大河ドラマで旬な場所なので混雑しているかもしれないが、赤だし味噌について学ぶのによい場所である。味噌カツのタレをお土産で買うのを忘れないでほしい。東京では手に入らない秘伝のタレが販売されている。
この他にも多数無料スポットがあり交通費以外に食費を用意しておけば十分に楽しめる。意外と知られていないのが、名古屋のスイートである。気が向いたら、この欄で後日紹介する。
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製造工程の前倒しをフロントローディングと言ったりしていたが、最近は研究開発の企画段階で諸問題を検討する過程にも使われるようになった。
50年近く前のゴム会社の研究開発に比較すると、かなり企画に重点が置かれるようになった。30年前あたりからMOTが注目された成果であり、良い傾向である。
ゴム会社の最初の指導社員とは3か月間という短い期間のご指導だったが、その次の指導社員とは男女の性差以外にその指導内容に雲泥の差がありびっくりした。
しかし、その大きな差があってもその女性指導社員が研究開発本部の標準社員と聞いてさらに驚いた。3か月間の指導社員よりも５歳若い美人の指導社員だった。
最初の指導社員から、教えたことを研究開発本部内では言わない方が良い、とアドバイスしてくれたが、その時奇妙な納得が得られている。最初の指導社員のフロントローディングを取り入れた企画スキルは、当時あまりにも前衛的過ぎた。
すなわち、企画段階ですでにモノがほぼ出来上がっていたのである。もちろん商品として仕上げるには耐久性データはじめ多くのデータを揃える必要があったが、完成品とほぼ近い物性のモデルサンプルが出来上がっていた。
このモデルサンプルだけでなく、ダッシュポットとバネのモデルによる材料物性のシミュレーションがなされ、代表的な配合設計因子を変えたときにおきる物性変化の予測グラフまでできていた。
それでは新入社員の当方は何を行えばよいのかと質問したところ、モデルサンプル以外により良い配合が無いか探すことだという。すなわち、ポリマーを組み合わせたときの相分離については予測が不可能なので、と説明されていた。
フローリー・ハギンズ理論のχで予測がつきそうなものだが、実際に生じる相分離ではプロセスにより同一配合でも異なる結果となるとのこと。要するにやってみなければわからないという意味か、と質問したら、その通り、と言われた。
フロントローディングで物性予測までできていたが、最良の配合を見つける作業はやってみなければわからない状態だった。そこで研修で習ったばかりの実験計画法を持ち出すのだが、続きは後日。
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先日重回帰分析のPythonプログラムを紹介したが、Pythonで重回帰分析プログラムを作成する方法としてscikit-learn以外にstatsmodelsを使用する方法もある。
ネットにもいろいろと情報が出ており、この両者の比較もなされている。統計データなので小数点の桁数の違い等出力結果に一部差異があるが、統計計算を知っておれば大きな問題ではない、と気がつく。
しいて両者の差異を書き出せば、statsmodelsでは結果がレポート形式で出力されるなど便利な点と自由度調整済み決定係数が産出される点である。
便利なのはstatsmodelsであるが、セミナーでは両方について特徴を説明し、その他について注意点を述べる。
Pythonでは、便利なライブラリーが無料で提供されているが、このように重複した機能のライブラリーが公開されているので、初心者は悩むことになる。
初心者でなくても当方は悩んだ。本の選択に悩んだ時には両方買え、というのは亡父の読書哲学だが、プログラミングでは、どちらかを使うことになる。複数のお見合い写真を前に決めきれない人はこのような場合、効率よく仕事ができない。
セミナーでは、そのような場合の選択方法まで解説する。まず、人生では選択に悩んだ時に逃げては駄目である。しかし、本のように両方買うことができればよいが、どちらか一方を選択するというのは意思決定であり、訓練しなければ迅速な選択ができない。
お見合いでそれを訓練するという考え方もあるかもしれないが、弊社のセミナーに参加し、問題解決法の一つとして学ぶのが好ましい考え方である。
Pythonのライブラリーは無償提供されているので、両者をインストールしておく、という意思決定は誰でもできるだろう。経済的にはメモリーの消費をどのように考えるのか、となるが大した容量を消費しない。
次にプログラミングの時にどちらを実装するのか、それはセミナーで解説する。これは少し悩ましい問題を含んでいる。ChatGPTでは「どちらのライブラリも線形回帰の重回帰分析は可能ですが、目的やニーズに応じて使い分けることができます。」という無難な回答である。
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