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＜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＞
- 機械学習につながるPythonによるプログラミングスキル。
- シミュレーションを用いた材料開発の勘所
- パーコレーション転移に関する知識
- コンピュータを用いた配合設計技術の考え方
＜対象＞
- 新入社員から技術系管理職まで
- 材料開発担当者
- 製品開発担当者
- 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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<受講対象者>
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。）
<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、最近ではノンハロゲンによる難燃化技術など環境対応技術も開発されつつある。現在知られている方法を用いれば、大抵の高分子材料を難燃化可能である。但し高分子材料に求められる他の機能を犠牲にしない、という条件がつくと途端に問題が難しくなる。
本講座ではそのような問題解決に取り組む技術者に高分子の難燃化技術について実務に必要な基礎的知識を講義するとともにゴムや樹脂の配合設計手法及び混練プロセスと難燃化技術について解説する。
<目次>
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.特許から見た高分子の難燃化技術
1.3.化学物質の規制から見た難燃化技術
2.高分子の燃焼と難燃剤の作用機構
2.1.高分子の燃焼
a.高分子の基礎事項
b.高分子の構造と燃焼
2.2.高分子の難燃化手法と難燃剤の作用機構
a.炭化促進型難燃化手法
b.溶融型難燃化手法
c.臭素系難燃剤について
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
a.酸素指数測定装置
b.ＵＬ燃焼試験
c.コーンカロリメーター
3.2.その他の評価法
4.高分子の配合設計とプロセシング
4.1.ゴム・樹脂の配合設計の実際
a.伝統的配合設計
b.情報化時代の配合設計
マテリアルインフォマティクス
多変量解析、シミュレーション（OCTAなど）、タグチメソッド
4.2.高分子のプロセシング概論
4.3.混練プロセスと難燃化技術
a.混練技術概論
b.二軸混練機について
c.カオス混合技術
5.まとめ
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<概要>
ゴム／樹脂材料の配合技術は多方面で活用されているにもかかわらず、高分子物性がプロセシングの影響を大きく受けるために科学として扱いにくい分野である。しかし、この20年間にポリマーアロイの先駆者ウトラッキーの発明によるＥＦＭや演者によるカオス混合装置の開発、ラムスタットミキサーなどプロセシングに関する新技術が生まれており、地味ではあるがプロセシング技術の進歩が知られている。
本セミナーでは、防振ゴムや電子機器部材用樹脂混練技術の開発経験から得られた知識を基に、配合設計技術の視点でプロセシングを捉えた「実戦的な考え方」について事例をもとにわかりやすく解説する。
本セミナーでは材料メーカーだけでなく、川下に位置する成形メーカー技術者や最終製品の組立技術者が日々品質設計で困っている問題について取り組むときのヒントも得られるようプログラムに工夫している。また、高分子材料の基礎事項についても説明し、専門外の技術者でも全体の理解が得られるように配慮している。
<受講対象者>
ゴム・樹脂製品の開発・製造に携わっている技術者・管理職
ゴム・樹脂の特性を活かした配合処方を提供・提案されている配合技術者
ゴム・樹脂およびフィラーや配合試薬を扱う商社の担当者・幹部
<目次>
1.高分子材料のツボ
1.1.高分子とは
1.2.高分子材料の評価技術
1.3.高分子材料の設計手法
2.材料設計とプロセシング概論
2.1.ゴムの配合設計とプロセス（樹脂補強ゴムを事例に）
2.2.リアクティブブレンド（難燃性ポリウレタンを事例に）
2.3.強相関ソフトマテリアルの手法（機能性樹脂の配合設計とプロセス）
2.4.プロセシングも含めた材料設計技術について（まとめ）
3.素材から部材のパラダイムシフトと材料設計技術の変化
3.1.素材メーカーから部材メーカーへの転換
3.2.製品組立メーカーによる材料内製化の動き
3.3.タグチメソッドによる材料設計（材料技術者以外でも材料設計が可能な時代に）
4.高分子材料の混練プロセス
4.1.分配混合と分散混合
4.2.剪断流動と伸長流動
4.3.高分子材料の混練装置
4.4.二軸混練機を用いた混練プロセス
4.5.カオス混合装置
5.トラブル対策の事例
5.1.目やに
5.2.フィルムのボツ
5.3.パーコレーション転移
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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。
請求書の発行等をご希望の場合は、info@kensyu323.comまでご連絡ください。
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<日時>
10/20木曜日10時～16時(申込締切10/19、12時)
<費用>
参加費：5,000円
別売PDFテキスト：5,000円
<概要>
シリコーンポリマーは、主鎖がSi-Oの構造を有するポリオルガノシロキサン群の総称であり無機高分子の一種である。しかし、シリコーンポリマーが無機高分子のカテゴリーの材料であっても、その応用にあたって基本的な技術は汎用の高分子材料で開発された形式知や経験知を活用できる。
しかし、一次構造の違いから出現する他の有機高分子と異なる物性、例えば光学特性であれば低屈折率、電気特性であれば低誘電率の特徴を有しており、この分野の工業材料として現在でも市場が拡大している。
液状の原料を注型プロセスにより金型で成形できる技術（LIMS）が開発され、成形体の低コスト化と高機能化の両面で技術開発競争が激化して、信越シリコーン、モメンティブ、東レ・ダウコーニングの御三家による寡占状態となった。
本講演では、無機高分子である有機ケイ素ポリマーの一種としてシリコーンポリマーを位置づけ、その特徴を解説するとともに、その分子設計から素材合成、複合化までの実務について解説する。
高分子材料の基礎事項や他の有機ケイ素ポリマーについてもセミナーでとりあげるので、シリコーンポリマーを広い視野で考察したい技術者には有益な内容であるとともにシリコーンゴムやレジンの知識が無い初心者にも役立つ内容となっている。
<受講対象者>
シリコーンゴム・レジンを扱う技術者（化学系以外でも役立ちます。）
<目次>
1.高分子材料の基礎
1.1.高分子の分類とシリコーンポリマー
1.2.高分子材料の評価技術
1.3.高分子材料の設計手法
1.4.高分子材料のプロセシング概略
2.有ケイ素高分子概略
2.1有機ケイ素高分子の種類
2.2有機ケイ素高分子の製造方法
2.3.シリコーンゴム概略
2.4.シリコーンレジン概略
3.シリコーンLIMS
3.1.シリコーンLIMS概略
3.2.特許から見た各社のシリコーンLIMSの特徴
3.3.シリコーンLIMSの応用事例
4.シリコーンゴム・レジンの応用技術の考え方
4.1.導電性シリコーンゴム・レジン
4.2.熱伝導性シリコーンゴム・レジン
5.まとめ
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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＞
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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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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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。
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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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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
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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。
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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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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。
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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＞
＜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＞
- 科学と技術
- 科学と技術の違い
- 事例：iPS細胞技術の開発プロセス
- 事例：前駆体法による高純度SiC開発プロセス
- 統計手法概説
- 統計手法による実験
- 統計手法の問題
- 事例：軟質ポリウレタンの難燃化
- タグチメソッドによるPC/ABSの難燃化
- 外装材PC/ABSの機能と求められる品質
- PC/ABSの基本機能とは
- 高分子の難燃化技術概説
- 品質の安定性に関わる各種因子
- 実験計画の立て方
- データの見方
- 最適条件の製造方法とは
- 統計手法とタグチメソッド
- 日々の実務でどのように使い分けるのか
- 各種パラメーターの意味
- 難燃化技術開発における相違点
- まとめ
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