★これから導入・実践していく人のための入門講座

プロセスインフォマティクス実践のための

データ解析と実験データマネジメントの進め方

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

データ解析の基礎や、データの収集・蓄積での準備事項を分かりやすく解説！

習得できる知識

プロセスインフォマティクスを進めるにあたってのデータの解析や収集、DB構築での留意点

担当講師

【第１部】奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター　研究ディレクター 特任教授　船津公人 氏
【第２部】東京大学　大学院 工学系研究科　機械工学専攻　准教授　長藤圭介 氏
【第３部】メトラー・トレド(株)　ラボインスツルメンツ事業部　オートケムチーム　キーアカウントマネジャー　原祐樹　氏

セミナープログラム（予定）

（10:00～12:00）
【第１部】プロセスインフォマティクスにおける説明変数決定とデータ解析の基礎
奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター　研究ディレクター 特任教授　船津公人 氏
【講座主旨】
変数選択は、現象をモデル化する上で必須な手順である。本講座では変数選択手法とその適用事例を紹介するとともに、プロセスインフォマティクスを実施する上で必要な動特性を考慮した変数選択手法を紹介する。
【講座内容】
１．変数選択
a.変数選択の意義
b.変数選択手法
c.遺伝的アルゴリズムを用いた変数選択
d.応用事例

２．プロセスインフォマティクスとは

３．プロセスインフォマティクスにおけるプロセスの監視と制御

４．ソフトセンサー
a.ソフトセンサーとは
b.ソフトセンサーの利点と問題点
c.ソフトセンサーの応用事例

５．動特性を考慮したソフトセンサー構築とプロセス変数選択
a.動特性とは
b.動特性を考慮しない場合とした場合のソフトセンサーの比較

【質疑応答】

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（12:45～14:45）
【第２部】粉体プロセス開発の高スループット化のための粉体プロセスインフォマティクス
東京大学　大学院 工学系研究科　機械工学専攻　准教授　長藤圭介 氏
【講座主旨】
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，従来の材料も，その料理方法，すなわちプロセス次第で，最終性能が大きく変わります．日本の強みであるプロセス開発は，DXの時代でハイスループット化が求められています．その一つの解決策としてのプロセスインフォマティクスを粉体プロセスの事例で紹介します．
【講座内容】
１．背景: 材料開発とプロセス開発

２．プロセスインフォマティクスとは
2.1 様々な「インフォマティクス」
2.2 プロセスインフォマティクスの広義・狭義

３．仮説駆動型開発とデータ駆動型開発
3.1 機械学習の恩恵とDXの効果
3.2 研究の歴史から紐解く研究開発手法
3.3 求められるバイスループット開発に向けて

４．粉体プロセスの事例
4.1 粉体プロセスの種類と原理
4.2 プロセスパラメータのベイズ最適化
4.3 最適化で得られるヒラメキとヒューマン・イン・ザ・ループ

５．他分野への展開
5.1 材料合成プロセス: 結晶成長、フロー化学
5.2 生産プロセス: 成形、工作、溶接、3Dプリンタ
5.3 スマートラボ/スマートファクトリー

６．今後の日本のプロセス開発のあり方

【質疑応答】

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（15:00～16:30）
【第３部】有機合成や晶析プロセス開発における実験データマネージメントとその活用
メトラー・トレド(株)　ラボインスツルメンツ事業部　オートケムチーム　キーアカウントマネジャー　原祐樹　氏
【講座主旨】
昨今のコロナ禍で、DX(デジタルトランスフォーメーション)は各業界で進んでいます。有機合成や晶析プロセスの研究開発を行うラボのデジタル化(Lab Digitalization)も進み、PAT(プロセス分析技術)などによるData rich experimentation、電子実験ノートやクラウドの導入、実験機器のネットワーク接続なども広く普及しています。一方で、デジタル化に非対応な実験装置の使用や複数の実験装置のデータ統合、研究者間のデータ標準化、データ収集の効率化など、まだまだアナログ的な管理や情報共有方法で行われているところが多い状態です。日々の研究活動の生産性向上から、将来的なデータ活用に役立つ、効果的なプロセス開発の実験データマネージメントをご紹介いたします。
【講座内容】
１．身近なデジタル化

２．有機合成、晶析プロセス開発におけるデジタル化

３．コロナ禍におけるプロセス開発ラボのNew Normal

４．海外企業の同行 – 次世代ラボプロジェクトの始動

５．有機合成実験や晶析プロセス開発の自動化ツールの導入

６．ラボのデータマネージメントヘの移行

７．プロセス開発ラボのデータマネージメントのトラブル事例

８．なぜ実験データのデジタル化やデータマネージメントが必要か？

９．有機合成実験や晶析プロセス開発ラボのデータマネージメント具体例

１０．将来のデータ活用に向けたデータ取得と蓄積

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022/8/10（水）10:00~16:30

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき60,500円(消費税込･資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55,000円(税込)〕

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備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

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