Niveau: Anfänger
【Moderator】
Kyohei Hanaoka, Forschungs- und Entwicklungszentrum für fortschrittliche Technologie, Showa Denko Materials Co., Ltd.
Yuki Nagai, Forschungs- und Entwicklungszentrum für fortschrittliche Technologie, Showa Denko Materials Co., Ltd.
Koji Ota, Showa Denko Materials Co., Ltd. Informations- und Kommunikationsentwicklungszentrum
[Präsentationsübersicht]
Seit etwa 2017 fördert Showa Denko Materials eine unternehmensweite Initiative zur Einbeziehung statistischer Methoden in die Entwicklung funktionaler Materialien, die unsere Hauptprodukte sind. Die Entwicklung funktionaler Materialien ist ein äußerst komplexes Designoptimierungsproblem, bei dem Dutzende von Designvariablen angepasst werden müssen, um mehrere Zielvariablen zu optimieren. Zur Lösung des Problems werden täglich Versuche und Irrtümer durchgeführt.
Statistische Methoden wie die Versuchsplanung können die Belastung durch Versuch und Irrtum effektiv reduzieren, aber für viele Materialforscher, die keine statistische Ausbildung an der Universität erhalten haben, ist es nicht einfach, statistische Methoden in ihre Arbeit zu integrieren und sie in vollem Umfang zu nutzen. Deshalb haben wir uns auf JMP konzentriert, das selbst für Statistik-Neulinge einfach zu bedienen ist. Basierend auf JMP bilden wir seit vier Jahren dual qualifizierte Personalkräfte aus, die sowohl statistische als auch materielle Kenntnisse besitzen.
In dieser Ankündigung
・Bedeutung und Wirkung der Förderung von JMP und Statistiken als Materialhersteller
・Bemühungen zur Entwicklung interner Datenwissenschaftler in unserem Unternehmen
・Aufklärungs- und Verbreitungsaktivitäten durch JMP-Benutzer selbst in jeder Abteilung
Ich werde darüber aus der Sicht der für die Werbung verantwortlichen Person sprechen.
*Die Veröffentlichung des Videos dieser Ankündigung endete am 31. Januar 2022.
Das Wort „KI“ erfreut sich auf der ganzen Welt immer größerer Beliebtheit, aber meiner Meinung nach wird zu sehr davon ausgegangen, dass KI alles kann und dabei Erfahrungen vor Ort und einzigartige Mechanismen außer Acht lässt. In Wirklichkeit brauchen wir meiner Meinung nach einen Zyklus, in dem Ingenieure Daten mit eigenen Augen analysieren, auf der Grundlage ihrer Erfahrungen rationale Versuchspläne formulieren und diese in der Praxis und bei der Entscheidungsfindung nutzen. Um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten, ist es wirklich wichtig, die Datenanalysefähigkeiten einzelner Ingenieure zu verbessern und gleichzeitig praktische Anwendungen wie JMP voll auszunutzen, die ihre Arbeit nicht beeinträchtigen. In Japan ist es nicht einfach, das Verständnis und die Zustimmung der Organisation und des Top-Managements für die Verbreitung von Aktivitäten zu gewinnen, da Gewinne und Ergebnisse getrieben werden und es viele Fälle gibt, in denen Basisaktivitäten scheitern. Die Bemühungen Ihres Unternehmens sind wirklich wunderbar. Bitte machen Sie weiter und entwickeln Sie es in Zukunft weiter.
