一部のお客様に限定して実施してきましたが、コロナ禍の３年間でWEB会議が定着したことを鑑み、格安のコンサルティングコースを開始しましたのでご相談ください。
価格は特別価格であり、非公開とさせていただきますが、お客様に満足いただけるどころか驚かれるような価格です。ぜひご利用ください。
お申込み手順は、まず弊社へお客様の連絡先をお知らせいただきますと、弊社が用意しますWEB会議システムでお打ち合わせをさせていただきます。
その後弊社で起案する契約書（あるいはお客様で起案されるご契約書）に沿い、コンサルティングを開始させていただきます。是非ご活用ください。
pagetop２０２３年１０月５日（木）にCMCリサーチ主催の下記セミナーへ弊社経由でお申し込みされますと昨日告知いたしました土日特別セミナーを無償で受講できるサービスを提供いたします。下記セミナー参加希望のご連絡と同時に、サービスで提供いたします土日特別セミナーの参加予定候補日３つご指定ください。詳細は、弊社へお問い合わせください。
表題のセミナーが下記予定で開催されます。技術情報協会のサイトからお申し込みください。但し、弊社へお申し込み頂ければ、弊社のセミナーを1テーマ無料サービスいたします。詳細は弊社へお問い合わせください。
記
1.タイトル 高分子の難燃化技術の体系と最近の動向
2.日時 2023年9月22日（金）10：30-16：30
3.開催形式 WEBセミナー
4.参加費 1名につき55,000円(消費税込み)
【セミナープログラム】
１．火災と高分子
1.1 高分子の難燃化技術研究の歴史
1.2 事例：フェノール樹脂の難燃性
1.3 高分子の耐熱性と難燃性
２．難燃性の評価試験法
2.1 高分子材料の用途と評価試験法
2.2 極限酸素指数法
2.3 UL94 評価試験法
2.4 その他の評価試験法
３．高分子の難燃化手法
3.1 高分子の難燃化メカニズム
3.2 ドリップ型難燃化手法
3.2.1 再生 PET 樹脂射出成形体
3.3 炭化促進型難燃化手法
3.3.1 ホスファゼン変性ポリウレタン発泡体
3.3.2 ホウ酸エステル変性ポリウレタン発泡体
3.4 難燃化手法とプロセシング
４．難燃化技術とデータサイエンス
4.1 データサイエンス概説
4.2 タグチメソッド概説
4.3 難燃性コンパウンドの工程問題解決事例
５．難燃化技術と環境問題
5.1 環境問題の変遷概論（3R から 4R へ）
5.2 各種法規制と難燃化技術
5.3 難燃性半導体ベルトの LCA
６.難燃化技術の特許出願動向
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。
pagetop「重回帰分析プログラムを作成しながら学ぶPython入門」と題して2時間5000円のセミナーを企画しています。8月14日から16日の10時から12時及び午後2時から午後4時、合計6枠で盆休み特別企画として募集します。
盆休みはスキルを磨くチャンスであり、プログラミング経験のない技術者は是非この機会に受講していただきたい。義務教育でもプログラミング教育が必須となっているので、Pythonぐらい使いこなせなければ子供の教育にも苦労する。
無料のPython入門セミナーもあるのに受講料をとるからけしからん、と言われても困りますが、受講料を格安と感じていただけるよう、予習復習教材もしっかり準備しています。
Pythonについてこの欄でもその急速な普及と背景を説明しているので、ここでは重回帰分析について少し説明する。
今データサイエンスが注目され、ディープラーニングによる回帰などが注目されていますが、身近な100個前後のデータの回帰であれば、重回帰分析を用いた方が簡単に解析可能です。
重回帰分析については50年ほど前から統計手法として大型のメインフレームコンピューターの統計パッケージとして主に人文科学系でよく使われていた。技術系でなぜ普及しなかったのか不思議だが、重回帰分析の使い方を誤解していたのかもしれないと思っています。
技術の問題解決法として回帰が有効な場合に重回帰分析を用いると、現象の見通しが良くなるので当方は主成分分析とともに用いてきた。それで弊社のサイトに主成分分析と重回帰分析の無料プログラムコーナーを設けている。
今回は、そもそも多変量解析とは、からはじめて、統計手法と言うよりも問題解決手法としての重回帰分析について解説するので、受講後実務に役立てることが可能である。
弊社のサイトのプログラムでは不安だ、と思われている方も是非ご参加ください。Pythonで書かれたプログラムをセミナー参加者には配布しています。
こちらのセミナー募集は終了しました。
pagetop8月は1週間以上の夏休み休暇を取り入れている企業は多いと思います。この夏休みに弊社のWEBセミナーでPythonのスキルを身につけませんか。
休み中に個人で参加される方に、通常2万円のところ特別価格でサービスします。お問い合わせください。職場の仲間を誘い、複数で受講される方には、さらに思い切った価格で提供いたします。
DXの進展で技術者誰もがプログラミング技術の習得を求められています。弊社ではリスキリングをめざす技術者を応援いたします。
今日、勉強しない技術者はすぐに時代についてゆけなくなります。セラミックスから高分子へリスキリングした経験を活用し、幾つか教材を取り揃えましたのでセミナーのページを覗いてみてください。
今や技術者の常識となったタグチメソッドも分かり易いコースを準備いたしました。Pythonのプログラムを配布しますので面倒な計算式を記憶する必要はありません。ぜひご利用ください。
pagetop受講されたい方のニーズ合わせるため、弊社のセミナー運営を見直しました。リスキリングの動向を踏まえ、個人受講者の価格と開講日に便宜を図っておりますので、セミナー一覧をご覧ください。
現在まだ２セミナーだけ開講していますが、順次テキストができ次第開講案内を出してゆきます。予定として以下を考えています。
１．データサイエンスに関するセミナー
データサイエンスの全体像、そのスキル獲得を目的としたセミナーで、コンピューターを用いた問題解決法となります。
２．Pythonのスキルを身に着けるセミナー
データサイエンスで主流のプログラミング言語はPythonであり、コンピューターの環境構築からプログラミングスキル獲得を目指したセミナー。これまでエクセルを用いてきた技術者はエクセルのように活用できるところまで目指します。
３．高分子のプロセシングに関するセミナー
混練から射出成形、押出成形、コーティングプロセスまで、高分子材料プロセシングに関するセミナー。
４．高分子の機能化に関するセミナー
高分子の難燃化技術、半導体高分子製造技術、帯電防止技術、高分子の熱伝導率制御技術、高分子の熱膨張制御技術、ブリードアウト制御技術、滑り性など表面改質技術などこれまでの経験知を盛り込んだセミナーを準備しています。
５．高分子の破壊と劣化、耐久性、寿命に関するセミナー
６．高分子の物性評価に関するセミナー
７．セラミックスに関するセミナー
その他材料技術に関するセミナーを順次公開予定ですが、詳細はお問い合わせください。すべて２１世紀の学会と社会情勢のトレンドを盛り込んだ内容で構成しております。
詳細はこちら
pagetop今やPythonは技術者のスキルとして常識になりつつある。そこでとびきり入門のセミナーを技術情報協会主催で開催するのでPythonを御存じない方はご活用ください。
https://www.gijutu.co.jp/doc/s_305208.htm
弊社でもPython入門セミナーを開催していますが、プログラム作成に重点を置き、インストールや環境設定は簡単な説明となっています。コンピューターに詳しい人はこちらのセミナーが良いかもしれません。ホームページでご確認ください。
技術情報協会のセミナ-につきまして弊社へお問い合わせいただければ割引がございます。
pagetopデータサイエンスに関して無料セミナーを予定している。事例の大半は30年以上前のゴム会社時代の事例であるが、今でも色あせていない。
例えば、アクティブサスのケースとして用いるゴムからのブリードアウト物で電気粘性流体の増粘が起きた耐久性問題では、界面活性剤でこの問題を解決できない、という科学的に完璧な否定証明の報告書が1年かけた研究の末、発行された。
そして研究所で加硫ゴムについて最も詳しいという理由で、高純度SiCのJVを立ち上げたばかりの小生に、加硫剤などの添加剤が入っていないゴムを開発するよう命じられた。ゴムに詳しい方ならば、ゴム会社でこのようなテーマが立案されたことに驚くかもしれないが、実話である。
小生は、すぐに界面活性剤のカタログを集め、MZ80Kで主成分分析を行い、主成分得点まで求め、それらのデジタルデータをパラレルインターフェースを介してPC9801に転送した。
PC9801ではロータス123が稼働しており、それでグラフを作成して、界面活性剤の性質をHLBは、70％未満しか説明していないことを確認できた。
それだけではない。第一主成分と第二主成分の軸でプロットすると、界面活性剤がいくつかの群に分かれた。60数%の界面活性剤は第一主成分の軸の周りに集まったが、残りの30％以上の界面活性剤には、第一主成分の軸から離れた群に属する化合物が存在した。
おそらく第一主成分の軸はその寄与率が80％以上を示したHLB値だろうとみなし、この軸から離れた界面活性剤を中心に、300種類の界面活性剤を増粘し使い物にならない電気粘性流体に添加して一晩観察したところ、幾つかのサンプルで、粘度低下が起きていることを発見した。
すなわち、データサイエンスにより、1年かけた否定証明の結果を一晩でひっくり返す成果を出したのだ。無料セミナーでは特許に発表されたデータも交えもう少し詳しく説明する。
なお、データマイニングはかつて上司に命じられ自腹で購入したコンピューターシステムで行われた。大衆車1台分の給与をつぎ込んだシステムのため、独身時代は、必死でBASICだけでなくPascal、C, FORTH、アセンブラーなどを勉強している。
余談だがPC9801は、自主的に購入しているが、MZ80Kほど高くはなく、FDまでついて30万円ほどだった。ただ、プリンターとかプロッターはMZ80Kにつながれていたので、PC9801とMZ80Kはパラレルインターフェースで接続され、PC9801のデータをプリントする時にもMZ80Kを立ち上げねばならない不便があった。しかし、恐ろしいほどコンピュータの性能向上速度が速くMZ80Kのハードウェアーとしての資産価値は下がっていったが、ソフトウェアー資産が豊富にあったので、Windows95が発売されるまでMZ80Kは現役として活躍していた。計算時間はかかったが、8ビットコンピューターでもデータサイエンスができたのだ。ただし、小生のMZ80Kには8MHｚ駆動のＺ８０が搭載されていた改造品である。当時はハードウェアーの改造などが書籍として発売され、秋葉原には怪しげなプリント基板が多数発売されていた。プリント基板とチップをバラで購入し組み立てる面倒な作業が必要だったが、ハードウェアーの勉強ができた時代である。当方の時代は、モータリゼーション隆盛で車を走らせる若者がいた一方でコンピューターでソフトをいかに早く走らせるかに夢中になっていた若者がいたのである。「花王のパソコン革命」というベストセラーのおかげで両方の文化を享受することになった。
データサイエンスの入門として無料セミナーも準備しました。当方の実績を基にした事例セミナーなので専門外でも理解できます。４０年以上前の実績だけでなく最近の事例も紹介します。
詳しくはこちら
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pagetop技術開発の担当者でデータサイエンスに疎い技術者は、この情報化時代に時代に合った迅速な仕事ができない。
現象を把握するために実験を行いデータを収集する。科学ならば実験は仮説を立案してから、その仮説の真偽を問う実験が計画される。ところが技術開発では何となくまず実験をやってみよう的な実験が許されている。
これを悪い方法として決めつけてすべて実験は仮説を立ててからやれ、と言われたリーダーが科学の時代ゆえに多かったが、これも極端である。
技術開発では新たな機能発見、すなわち現象から機能を取り出すことが求められているので何となく思い着き実験を行うことは悪いことではない。
ただし、そこから有益な結果の得られる効率は、科学に基づく実験に比較して悪い。科学ならば仮説に基づく実験となり、必ず真偽の結果が得られるので無駄な作業にならない。ただし、否定証明という別の問題が発生するが、本日はその点について述べない。
効率の悪い機能を探索する実験をいつも行っているようでは技術者としての成長が無い。ここはデータサイエンスを導入して、何となく思いついた実験でも効率よく成果に結びつけられるようにしたい。
どのように行ったらよいかは、セミナー会社で事例を基にしたセミナーが開催されているので問い合わせていただきたい。また、今週末には、一例としてパーコレーション転移の実験をコンピューターで行った事例の紹介をする。
土曜日は３時間の無料セミナーとしているので、関心のあるかたは申し込んでいただきたい。無料セミナーを受講されてから有料セミナーを検討される方も歓迎します。
パーコレーション転移シミュレーションプログラムを作りながら学ぶPython入門PRセミナーの受講者を募集中です。
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