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2022.09/15 Pythonを活用したアーレニウスプロットによる製品寿命予測法

下記日程でオンラインセミナー開催を予定しております。予定日以外での開催はお問い合わせください。参加者1名でも開催いたします。また、企業研修として活用される場合にはご相談ください。

 

翌月末支払いを希望される方は、請求書の発行先を記載頂いた上で、info@kensyu323.comまでご連絡ください。

 

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<日時>

10/11火曜日 10時~16時(申込締切10/7、12時)

10/25火曜日 10時~16時(申込締切10/24、12時)

 

<費用>

参加費:5,000円

別売PDFテキスト(ソースコード付):5,000円

 

<概要>

製品の寿命予測法では、実験室で短期間に市場における寿命を予測するために時間温度換算則が用いられる。アーレニウスプロットは、反応速度論に始まり高分子材料の寿命予測や部品の寿命予測、食品の寿命予測などあらゆる分野に時間温度換算則としての応用が広がっている。

 

本セミナーでは、アーレニウスプロットやラーソン・ミラー法について高分子材料のケースにおける実験手順を説明するとともにその問題点について触れながら、Pythonを使ったデータ処理法を解説する。

 

今回のPythonプログラミングで学習するポイントは、モジュールの活用方法である。Pythonがスクリプト言語でありながら現在のように普及した背景には、モジュールと呼ばれる多数の無料ライブラリーの存在が大きく影響している。複雑な計算処理について汎用的であればその部分をプログラミングしなくてもこのモジュール資産を活用して済ませることができる。このモジュールをプログラミングで活用する時のノウハウを紹介する。

 

パーコレーションを題材にしたPythonのセミナーでは、Pythonプログラミングの全体像を解説しており、その受講を前提としたセミナーになるが、本セミナーでも重複するが簡単にプログラミング言語としての全体像の説明を行う。

 

<内容>

1.高分子材料の破壊について概説

2.高分子の劣化機構概説

3.高分子の寿命予測について

 (1)アーレニウスプロット

 (2)アーレニウス法による寿命予測

 (3)ラーソン・ミラー型による寿命予測

4.時間温度換算則の問題について

5.Pythonを使ったデータ処理方法

 (1)オブジェクト指向概論

 (2)Python概説

 (3)Pythonのモジュールとは

 (4)時間温度換算則のデータ処理


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    2022.09/12 DXの時代、データサイエンスを実務に導入し、アイデア創出

    下記日程でオンラインセミナー開催を予定しております。予定日以外での開催はお問い合わせください。参加者1名でも開催いたします。また、企業研修として活用される場合にはご相談ください。

     

     

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    <日時>

    9月21日水曜日 13時30分~16時30分(申込締切9月20日、12時)

    10月3日月曜日 13時30分~16時30分(申込締切9月30日、12時)

    11月14日月曜日 13時30分~16時30分(申込締切11月11日、12時)

     

    <費用>

    無料

     

    <要旨>

     AI時代の本格的到来により、データを数量的思考で扱い課題解決するための「データサイエンス」が注目を集めています。アカデミアではマテリアルインフォマティクスが研究されたりしていますが、このような手法は大型コンピューターが使用されていた40年以上前から多変量解析を中心に実務に応用されていました。

     今日データサイエンスの手法が改めて取り上げられた背景には、トランスサイエンスが注目され、科学で解決できない問題が増えてきた背景があるのではないでしょうか。そこにはビッグデータから何かヒントを見出したいという期待がある。

    技術開発では、科学で解決できない二律背反問題について新QC7つ道具やタグチメソッドが活用されています。本セミナーでは、データサイエンスで用いられる多変量解析を中心に、問題解決手法の視点でデータサイエンスを実務に導入する手法を事例により解説する。

     DXのうねりの中で機械学習が注目されている。AIをブラックボックスとして使用する無責任な技術開発を行わないためには、まず人間の頭脳によるデータ駆動による問題解決プロセスの理解が必要である。

     なお、本セミナーで使用する多変量解析やワイブル統計解析については、講師のホームページで公開しているので、難解な数学を理解できなくてもセミナー終了後にこのプログラムを使用し、セミナーで得られた知識情報を聴講者のデータですぐに確認できる。

     

    <対象>

    1.高卒以上の中堅技術者

    2.材料技術を初めて担当する新入社員技術者研究者

    3.データサイエンスと機械学習に関心のある技術者

    4.研究開発の管理者、実務担当者

     

    <目次>

    1.データ指向の思考方法

     (1)科学と技術について

      A.トランスサイエンス

      B.非科学的問題解決事例:iPS細胞とヤマナカファクター

     (2)シミュレーション

      A.パーコレーション転移シミュレーション

      B.二律背反問題の解決事例

     (3)マテリアルインフォマティクス

     (4)事例:データ駆動による環境対応樹脂開発

     

    2.AIとデータサイエンス
     (1)データサイエンスとは

     (2)機械学習の概要

     (3)機械学習の分類

     (4)機械学習の流れ

     (5)データサイエンスと機械学習

     

    3.統計手法について

     (1)統計手法の復習

     (2)例題:ワイブル統計による故障寿命予測

     (3)新QC7つ道具

     

     

    4.多変量解析

     (1)多変量解析概論

     (2)事例:重回帰分析による故障寿命予測

     (3)事例:重回帰分析を用いた難燃化技術

     (4)事例:主成分分析を用いた電気粘性流体の耐久性改善

     (5)事例:主成分分析による顧客ブラックボックスの見える化

     

    5.まとめ


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      2022.09/06 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成しながら学ぶPython入門

      下記日程でオンラインセミナー開催を予定しております。予定日以外での開催はお問い合わせください。参加者1名でも開催いたします。また、企業研修として活用される場合にはご相談ください。

       

      翌月末支払いを希望される方は、請求書の発行先を記載頂いた上で、info@kensyu323.comまでご連絡ください。

       

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      <日時>

      9/4日曜日 10時~16時(申込締切9/2、12時)

      9/10土曜日 10時~16時(申込締切9/9、12時)

      9/14水曜日 10時~16時(申込締切9/13、12時)

      9/20火曜日 10時~16時(申込締切9/16、12時)

      9/22木曜日 10時~16時(申込締切9/21、12時)

      9/27火曜日 10時~16時(申込締切9/26、12時)

      9/30金曜日 10時~16時(申込締切9/29、12時)

      10/4火曜日 10時~16時(申込締切10/3、12時)

      10/18火曜日 10時~16時(申込締切10/17、12時)

       

      <費用>

      参加費:5,000円

      別売PDFテキスト(ソースコード付):5,000円

       

       

      <概要>

      機械学習のプログラミング言語としてPythonが注目されている。Pythonはスクリプト言語であるが、その登場から今日までの30年近い年月の間にAI関係のライブラリーやモジュールが多数公開され、これらの資産とプログラミング言語としての使いやすさから一気にこの分野のプログラミング言語としての地位を獲得した。

      しかし、Pythonにも泣き所があり、モジュールを使わなければ、内部でバイナリーによる計算が行われるゆえに誤差を無視できなくなる場合がある。このため数値計算や各種シミュレーションで他の言語が使われる原因となっているが、専用のモジュールを用いれば問題解決できるので、スクリプト言語としての学習容易性から従来敬遠されていた分野にも今後オブジェクト指向プログラミング言語として普及する可能性が高い。

      本セミナーでは、微粒子分散系材料開発で避けて通れないパーコレーション転移の問題について、独自のシミュレーションプログラムにより問題解決した二つの事例を扱い、データサイエンス時代の配合設計方法論について解説する。

      この二つの事例で用いたシミュレーターのエンジン部分について、今回Pythonで書き直したので、本セミナー参加者でテキスト購入者にはこのエンジン部分のプログラムソースも配布する。また、このプログラミング過程を公開しPython入門の解説を行う。

       

       

      <獲得できる知識>

      1. 機械学習につながるPythonによるプログラミングスキル。
      2. シミュレーションを用いた材料開発の勘所
      3. パーコレーション転移に関する知識
      4. コンピュータを用いた配合設計技術の考え方

       

       

      <対象>

      1. 新入社員から技術系管理職まで
      2. 材料開発担当者
      3. 製品開発担当者
      4. 実務にPythonを導入したいと考えている担当者

       

       

      <目次>

      1.データサイエンス時代の配合設計技術

       (1)科学と技術、トランスサイエンス

       (2)コンピュータを活用した材料開発の可能性

       (3)シミュレーションによる問題解決技法

       

       

      2.フィルムの帯電防止層の問題解決事例

       (1)何が問題だったのか

       (2)シミュレーションによる問題解決
        (パーコレーション転移シミュレーション)

       (3)数値シミュレーションとコンピュータモデル実験

        A.パーコレーション転移と電気特性

        B.エクセルによるインピーダンスシミュレーション

       (4)配合設計にどのように活用されたのか

        A.配合設計によるパーコレーション転移制御

        B.評価技術の重要性

       

       

      3.押出成形による半導体無端ベルトの問題解決事例

       (1)パーコレーション転移を無視した材料設計

       (2)パーコレーション転移の安定化材料設計

       (3)コンパウンドのプロセシング開発

        A.成形体と相関するコンパウンドの評価技術

        B.Wパーコレーションを実現する2つの方法

       

       

      4.Pythonによるパーコレーション転移シミュレーター

       (1)プログラミング言語概論

        A.コンピュータの仕組みとプログラミング言語

        B.プログラミング言語の歴史概略

       (2)オブジェクト指向概論

       (3)Python概論

        A.変数と組み込み型

        B.計算値の精度

        C.条件分岐とループ

        D.関数

        E.ファイル処理

       (4)パーコレーション転移シミュレーター解説

       

       

      5.まとめ


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      2022.08/29 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成しながら学ぶPython入門【PR】

      同タイトルのセミナーのPRとして、無料セミナーを開催します。

      4日以降に予定している有料セミナーと一部内容が重複しますが、無料セミナーではテキスト配布等はありません。

       

      有料セミナーについてはこちらをご覧ください。

       

      無料セミナーへのお申込みはセミナーページのお問い合わせフォームからお申込みください

       

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      <日程>

      9/3土曜日 13時30分~16時30分(9/3 0時締切)

       

      <概要>

      機械学習のプログラミング言語としてPythonが注目されている。Pythonはスクリプト言語であるが、その登場から今日までの30年近い年月の間にAI関係のライブラリーやモジュールが多数公開され、これらの資産とプログラミング言語としての使いやすさから一気にこの分野のプログラミング言語としての地位を獲得した。

      しかし、Pythonにも泣き所があり、モジュールを使わなければ、内部でバイナリーによる計算が行われるゆえに誤差を無視できなくなる場合がある。このため数値計算や各種シミュレーションで他の言語が使われる原因となっているが、専用のモジュールを用いれば問題解決できるので、スクリプト言語としての学習容易性から従来敬遠されていた分野にも今後オブジェクト指向プログラミング言語として普及する可能性が高い。

      本セミナーでは、微粒子分散系材料開発で避けて通れないパーコレーション転移の問題について、独自のシミュレーションプログラムにより問題解決した二つの事例を扱い、データサイエンス時代の配合設計方法論について解説する。

      特別無料セミナーでは、シミュレーションを問題解決にどのように活かしたのかという点に焦点を当て解説する。有料セミナーからデータサイエンスの背景と事例の詳細な技術説明、プログラミングの説明を一部省略し、3時間にまとめている。また、テキストの販売サービスも行わない。

       

      <目次>

      1.フィルムの帯電防止層の問題解決事例

      (1)何が問題だったのか

      (2)シミュレーションによる問題解決

      (パーコレーション転移シミュレーション)

      (3)数値シミュレーションとコンピュータモデル実験

      (4)配合設計にどのように活用されたのか

       

      2.押出成形による半導体無端ベルトの問題解決事例

      (1)パーコレーション転移を無視した材料設計

      (2)パーコレーション転移の安定材料設計

       

      3.Pythonによるパーコレーション転移シミュレーター

      (1)プログラミング言語概論

      A.コンピュータの仕組みとプログラミング言語

      B.プログラミング言語の歴史概略

      (2)オブジェクト指向概論

      (3)Python概論

      (4)パーコレーション転移シミュレーター概略


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      2022.07/18 ドラッカー流問題解決法セミナーのお知らせ

      7月26日に有料のオンラインセミナー開催を予定しております。下記予定日以外での開催はお問い合わせください。参加者1名でも開催いたします。また、企業研修として活用される場合にはご相談ください。割引価格でお見積りご提案させていただきます。

       

       

      翌月末支払いを希望される方は、請求書の発行先を記載頂いた上で、info@kensyu323.comまでご連絡ください。

       

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      <セミナー概要>

      2005年に亡くなったピーター・ファーディナンド・ドラッカー(以下ドラッカー)は、マネジメントの父と呼ばれている20世紀を代表する哲人の一人である。面白いのは、彼の著書を読むと、どのような問題でも8割まで一気に問題解決を進めるコツが述べられており、マネジメントにおいて問題解決スキルの重要性がうかがわれる。

      本セミナーでは、ドラッカーの教える問題解決のコツを中心に講師の体験を加え、ノーベル賞を受賞したヤマナカファクターの研究を事例に問題解決のコツを解説する。

      問題解決のツールについては紹介しないが、問題解決プロセスについて概略の解説を行い、テキストにはその詳細を付録として掲載しているので、本セミナーの受講により実務ですぐにセミナーの成果を活用できる。ヤマナカファクターの研究事例を用いているが、技術系以外の受講者でも役に立つ内容である。

      なお、本セミナーの反響を見ながらアイデア創出法も含めた1日コースの問題解決セミナーを計画したい。また、本セミナーについては、テキストを別売として個人でも受講しやすい価格設定としている。受講者には2週間テキストを電子ブック形式で閲覧を予定している。

       

       

      <習得できる知識>

      1.     問題解決のコツ

      2.     企画スキルの初歩

       

       

      <受講対象>

      1.     日々問題解決が要求される実務担当者

      2.     研究開発を指導する立場の係長級以上の職位の方

      3.     製造業の新入社員

      4.     製造業を希望する大学生

       

       

      <プログラム>

      1.問題解決って何だ?

       1-1 問題とは何か

       1-2 問題解決法の問題

       1-3 意思決定と問題解決の違い

      2.問題解決プロセスを改めて考える

       2-1 現状認識のプロセス

       2-2 情報活用プロセス

       2-3 問題解決の実行プロセス

      3.非科学的問題解決法の勧め

       3-1 研究開発プロセス

       3-2 否定証明

       3-3 非科学的方法で生まれたiPS細胞

       3-4 ヤマナカファクターの発見プロセス

       

       

      開催日:7月27日(水)13時30分-16時00分(申込締切7/26正午)

      参加費(消費税込みの価格です):5000円(テキスト無し)

      別売テキスト代:5000円

      テキストの購入を希望される方は、info@kensyu323.comまでご連絡ください。


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      2022.07/05 高分子の再資源化と難燃化技術

      7月に有料のオンラインセミナー開催を予定しております。下記予定日以外での開催はお問い合わせください。参加者1名でも開催いたします。また、企業研修として活用される場合にはご相談ください。割引価格でお見積りご提案させていただきます。

       

       

      翌月末支払いを希望される方は、請求書の発行先を記載頂いた上で、info@kensyu323.comまでご連絡ください。

       

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      <開催日>
      7/19火曜日10時~17時(締切7/18月曜日12時)
      7/26火曜日10時~17時(締切7/25月曜日12時)

      参加をご希望の場合はお問い合わせください。

       

      <セミナー概要>

      1970年から1980年代にかけて高分子材料の難燃化技術が大きく進歩し、20世紀に高分子の難燃化手法は、ほぼ出そろった。最近では、環境問題に対応するためノンハロゲンによる難燃化技術に注目が集まっている。

       

      ところで、すでに知られている技術で大抵の高分子材料を難燃化できるが、高分子材料の難燃性以外の機能性とのバランスをとろうとすると、この問題は難しくなる。さらに、高分子の再資源化も視野に入れると添加する難燃剤の選択も考慮する必要がある。

       

      本セミナーでは難燃化技術の体系だけでなく高分子材料を扱う時の実務に必要な基礎的知識から配合設計手法、混練プロセスまで難燃化技術の視点で解説する。また、再生材の難燃化事例をもとに高分子の再資源化における注意点についても解説する。

       

       

      <受講対象>

      実務でゴム・樹脂を扱う技術者(化学系以外でも役立ちます。)

       

       

      <プログラム>

      1.高分子の難燃化技術概論

        1.1.歴史から見た高分子の難燃化技術

        1.2.高分子の難燃化技術の特許動向

        1.3.環境問題と難燃化技術

      2.高分子の燃焼と難燃化技術

        2.1.高分子の燃焼

          2.1.1.高分子の基礎事項

          2.1.2.高分子の構造と難燃性

          2.1.3.事例:フェノール樹脂の難燃性

        2.2.高分子の再資源化に配慮した難燃化手法と配合設計

          2.2.1.炭化促進型難燃化手法

          2.2.2.事例:軟質ポリウレタン発泡体の難燃化

          2.2.3.事例:再生材を用いたPC/ABSの難燃化

          2.2.4. 臭素系難燃剤について

          2.2.5.溶融型難燃化手法

          2.2.6.事例:PETボトル再生材の難燃化

      3.高分子の難燃性評価技術

        3.1主な燃焼試験法とその特徴

          3.1.1.酸素指数測定装置

          3.1.2.UL燃焼試験

          3.1.3.コーンカロリメーター

        3.2.その他の評価法

      4.難燃化技術とプロセシング

        4.1高分子のプロセシング概論

         4.1.1. 混練技術概論

         4.1.2. カオス混合技術

      5.まとめ

         難燃化技術と問題解決手法

         マテリアルインフォマティクス

         タグチメソッド、多変量解析


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      2022.06/29 1日でわかるタグチメソッド

      7月に有料のオンラインセミナー開催を予定しております。下記予定日以外での開催はお問い合わせください。参加者1名でも開催いたします。また、企業研修として活用される場合にはご相談ください。割引価格でお見積りご提案させていただきます。

       

       

      翌月末支払いを希望される方は、請求書の発行先を記載頂いた上で、info@kensyu323.comまでご連絡ください。

       

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      <開催日>

      7/11(月)10時~17時(締切7/8金曜日12時)

      7/12(火)10時~17時(締切7/11月曜日12時)

      7/15(金)10時~17時(締切7/14木曜日12時)

      7/20(水)10時~17時(締切7/19火曜日12時)

      7/21(木)10時~17時(締切7/20水曜日12時)

       

       

      <タイトル>

      1日でわかるタグチメソッド

       

       

      <内容>

      ロバストから始まり、基本機能、制御因子と信号因子、SN比などタグチメソッドにはメソッド特有の用語があり、それだけでも敷居が高い。しかし、この難解な用語の成り立ちを理解できれば、故田口玄一先生(以下田口先生)が抜群のネーミングセンスの持ち主であったことを理解できる。

       

      タグチメソッドの日本における普及はバブル崩壊とともに始まった。当時ブリヂストンからコニカへ転職直後に田口先生のご講演を拝聴する機会に恵まれ、その後3年間田口先生から直接ご指導を受けることができた。ご指導を受けた技術は、すべてモノクロ感材に採用され、その一つは日本化学工業協会から技術特別賞を受賞している。また、その他の技術で印刷学会や写真学会などから賞を頂いた例もある。

       

      ブリヂストンでは、統計手法である実験計画法を用いて高純度SiCの技術開発(30年間続いた。日本化学会化学技術賞を受賞している)を進めたが、その時相関係数を組み合わせた実験計画法を考案している。この体験について田口先生から褒めていただいたが、統計手法による実験計画法では最適条件が外れることがあったので、機能を向上できる因子を見出すために動的な相関係数を配置する工夫をしたのである。

       

      タグチメソッドは統計手法ではない、とよく言われるが、講演者の体験が示すようにそのとおりである。本セミナーでは、講演者の体験事例を中心にしてタグチメソッドを解説するので、QC手法を使い慣れた人であれば、セミナーの解説途中でタグチメソッドを使えるようになるかもしれない。そうでない人は、統計概説とタグチメソッドとの比較から、統計手法よりも合理的であることに気づき理解が進むはずである。

       

       

      <習得できる知識>

      • データを中心にした実験のやり方
      • タグチメソッド

       

       

      <受講対象>

      • 実験を指導する立場の方
      • 実験を実施する立場の方
      • 製造業の新入社員
      • 製造業を希望する大学生

       

       

      <プログラム>

      1. 科学と技術
        1. 科学と技術の違い
        2. 事例:iPS細胞技術の開発プロセス
        3. 事例:前駆体法による高純度SiC開発プロセス

      2. 統計手法概説
        1. 統計手法による実験
        2. 統計手法の問題
        3. 事例:軟質ポリウレタンの難燃化

      3. タグチメソッドによるPC/ABSの難燃化
        1. 外装材PC/ABSの機能と求められる品質
        2. PC/ABSの基本機能とは
        3. 高分子の難燃化技術概説
        4. 品質の安定性に関わる各種因子
        5. 実験計画の立て方
        6. データの見方
        7. 最適条件の製造方法とは

      4. 統計手法とタグチメソッド
        1. 日々の実務でどのように使い分けるのか
        2. 各種パラメーターの意味
        3. 難燃化技術開発における相違点

      5. まとめ

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      2022.06/03 オンラインセミナーのお知らせ(6月)

      6月に有料のオンラインセミナー開催を予定しております。下記予定日以外でも開催可能ですので、ご希望日候補を3コマ程度用意し、お問い合わせください。参加者1名でも開催いたします。また、企業研修として活用される場合にはご相談ください。割引価格でお見積りご提案させていただきます。

       

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      タイトル:多変量解析のセミナー

       

       

      参加費:10,000円

       

      <内容>

      数量的思考で課題を解決する手法として多変量解析は、理系以外に文系においても利用されている。今回、多変量解析の中で重回帰分析と主成分分析について、その活用事例を示しながら、問題解決ツールとして使用する方法を解説する。なお、弊社のプログラムの使用法も簡単に説明するので、セミナー受講後すぐに活用可能である。

       

      <目次>

      1.統計手法概略説明

      2.多変量解析概略

      3.重回帰分析

      (1)重回帰分析による故障寿命予測(アーレニウスプロット)

      (2)重回帰分析による故障寿命予測(ラーソン・ミラー・パラメーター)

      (3)段階式重回帰分析による高分子の難燃化技術事例

      4.主成分分析

      (1)主成分分析による顧客ブラックボックスの見える化

      (2)その他事例

       

      <開催予定日>

      下記2日間同じ内容で開催します。

      1.6月19日(日)13時30分-16時30分(申し込み締め切り日:6月17日午前0時)

      2.6月26日(日)13時30分-16時30分(申し込み締め切り日:6月24日午前0時)

       

      <参加費のお振込み先はお申し込み時にお知らせいたします。お振込み確認後WEBセミナーの参加URLを送付いたします。>


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      2022.01/11 無料オンラインセミナーのお知らせ(2月)

      2月に無料オンラインセミナーの開催を予定しております。

      参加をご希望される方は、下記フォームから希望日を選択の上(複数選択可)、お申し込みください。

      予定しているテーマと日程は下記の通りです。

      セミナーテキスト(ダウンロード版)は高分子の難燃化技術のみ基礎、応用編合わせて税込5,000円となります。

      他のセミナーテキスト(ダウンロード版)はそれぞれ税込5,000円となります。

      こちらのセミナー参加者の募集は終了しました。

       

       

       

      <予定テーマ>

      2月6日(日) 14:00~16:00 高分子のツボ

       

      2月7日(月) 09:30~12:30 高分子の難燃化技術(基礎編)

      セミナーテキストサンプル

       

      2月8日(火) 09:30~12:30 高分子の難燃化技術(応用編)

      セミナーテキストサンプル

       

      2月20日(日) 13:30~16:30 混練技術

       

      2月26日(土) 13:30~16:30 高分子の品質問題の解き方

       

      2月27日(日) 13:30~16:30 高分子材料の帯電防止技術

       

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      2020.12/01 無料オンラインセミナー開催のお知らせ(12月18日、26日)

      12月18日、26日に無料オンラインセミナーを開催します。

      参加をご希望される方は、下記フォームからお申込みください。

      予定しているテーマは下記の通りです。

      セミナーテキスト(ダウンロード)は有料(税込5,000)となりますが、なくても受講には差し支えありません。

       

      <予定テーマ>

      12月18日(金)13時30分から15時30分  アイデア創出方法

       

      こちらのセミナーの募集は終了しました。

       

      12月26日(土) 13時30分から15時30分  アイデア創出方法

      こちらのセミナーの募集は終了しました。

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