湿式めっき技術の基礎とIT・機械学習による不良対策および品質改善技術 【提携セミナー】

湿式めっき技術の基礎とIT・機械学習による不良対策および品質改善技術 【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

廣瀬 伸吾 氏

開催場所 未定
定員 -
受講費 未定

●めっきの目的、仕様の明確化とめっき素材への再認識を問いながら、

めっきトラブル事例を通してその要因を紹介!

●次世代のめっきに必要とする技術知識情報を集約した「めっきデータベース」や、

機械学習のめっき分野への適用例についても紹介します。

 

湿式めっき技術の基礎とIT・機械学習による

不良対策および品質改善技術

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

長年、「めっき」はノウハウの塊であり、ブラックボックス化が進んでいるとされてきました。しかしながら、近年は、産業構造が変化し、「めっき」に従事する方も、科学的な基礎を理解し、なぜに対する回答を基礎データに戻ってしっかりと説明する義務が発生しています。

 

一方で、めっき関連業種は、いわゆる受託加工者が多く、発注者から素材を預かり、それに表面処理を施して返すという、自社製品を持たない業種です。このため、めっきに関わる不良には、発注者の表面処理に対する認識不足と意思疎通の欠如が挙げられます。あらためてめっきの目的、仕様の明確化とめっき素材への再認識を問いながら、めっきトラブル事例を通してその要因を紹介いたします。

 

また、当講座では、次世代のめっきに必要とする技術知識情報を集約した「めっきデータベース」や、機械学習のめっき分野への適用例についても紹介します。電気めっきシミュレーションへの電極配置設計、めっき条件パラメータと膜特性の相関、トラブルへの対策事例、数理モデルを使った熟練者の考え方を蓄積する手法など、めっき工程管理に活用できる新しい管理手法も示します。

 

◆受講後、習得できること

  • めっきの基礎知識
  • 代表的なめっきのトラブルへの考え方とその対処法
  • めっき分野におけるIT化手法

 

◆受講対象者

  • 湿式めっきを始めたばかりの方から、ある程度の研究経験を経た方。
  • 業務に活かすため、品質管理についての知見を得たいと考えている方
  • 機械学習に取り組もうとしているが、適用先の事例を聞きながらどの程度まで可能なのかを知りたい方
  • 本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

 

◆必要な予備知識など

  • 化学、電気化学、薬品の基礎知識。高校卒業レベルの化学の知識。
  • この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ない。

 

◆講演中のキーワード

電気めっき、無電解めっき、熟練技能、品質管理、機械学習、データベース、プロセス・インフォマティクス

 

担当講師

国立研究開発法人 産業技術総合研究所
製造技術研究部門 上級主任研究員  廣瀬 伸吾 氏

 

■ご略歴:
金沢大学学士、東京工業大学修士、博士課程(工学)修了後、1998年4月から国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (旧経済産業省工業技術院機械技術研究所)に入所、主任研究員、研究グループ長、連携主幹を経て、上級主任研究員として現在に至る。また、東京電機大学連携大学院客員教授であり、その他、龍谷大学、山梨大学、芝浦工業大学の非常勤講師、早稲田大学客員研究員、米国シンシナティ大学訪問研究員を歴任。

■ご専門および得意な分野・研究:
表面処理、めっき、PVD、CVD、溶射、積層造形、情報学、機械学習、データベース

■本テーマ関連学協会でのご活動:
表面技術協会

 

セミナープログラム(予定)

1.めっきの基礎と技能者像
(1).めっきの基礎
a.めっきとは
b.めっきデータベースとは
c.めっきの析出量と厚さ
d.電流密度と電流分布
e.電気化学とめっき
(2).めっきを取り巻く現状とめっき技能者像
a.めっきの現状
b.受託加工で求められるめっき技能者像
c.技能検定で求められるめっき技能者像

 

2.めっき膜の評価とめっき液の管理
(1).めっき膜の評価法
a.めっき厚さ測定
b.めっき耐食性試験と防食機構
c.めっき硬さ試験
d.めっき密着性・付着性試験
e.めっき磁気特性試験
f.めっき膜構造特性試験、組成分析
(2).めっき液の管理
a.ハルセル試験
b.電位―電流で何がわかるか
c.光で何がわかるか

 

3.めっきの不良、その要因と対策
(1).めっき手法によるトラブル
(2).めっき不良の発生要因とトラブル対策事例 (ニッケル、銅を中心に)
(3).めっき目的の明確化と仕様

 

4.めっき品質改善と向上、条件最適化への数理モデルの適用
(1).QC分析のめっき工程への適用
(2).一対比較法のトラブル対策への適用
(3).重回帰分析のめっき条件最適化への適用
(4).機械学習によるめっき条件最適化への適用
(5).機械学習によるめっき欠陥の判定への適用
(6).電気めっきシミュレーションと機械学習の適用
(7).数理解析の時系列めっき工程管理への適用

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

 

開催場所

未定

 

 

受講料

未定

 

 

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

 

●録音・録画行為は固くお断り致します。

 

オンライン配信のご案内

★ Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

 

備考

※配布資料等について

●配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。
・お申込の際にお受け取り可能な住所を必ずご記入ください。
・郵送の都合上、お申込みは4営業日前までを推奨します。(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
・それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、その場合、テキスト到着がセミナー後になる可能性がございますことご了承ください。
・資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。

 

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。(全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

★【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】、【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。

 

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