セミナー

なぜ実験計画法はうまく行かないのか?
Excel上で構築可能なAIを併用する非線形実験計画法入門
~実験計画法の基礎・問題点解説と統計学・品質工学を知らなくてもできる【AIを応用した非線形実験計画法】

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開催主旨

※年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が解説します

 実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ(因子ごとの最適条件)を見つけることが可能です。
 しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル(構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル)にもとづくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。
 本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング(ニューラルネットワークモデル=超回帰式)を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。 実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学(タグチメソッド)を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、また、多目的最適化が必要な方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。
 なお、複雑な現象をモデル化(数式化)するニューラルネットワークモデルをExcel上で簡単に構築する方法も、デモンストレーションを併用して解説いたします。

【受講対象者】
・機械、電子電気部品、材料、家電、加工/生産装置、計測評価機器、医療医工分野等の製品や技術開発に携わり、開発効率を高めたい方
・問題に関係する要素が多く、体系的な実験解析手法を必要とする方
・開発難易度が上がった、未経験分野への進出等、従来のやり方では成果が出ない方
・安価な部品や装置で高い性能目標を達成する開発方法を求める方
・毎年繰返し、同じような製品開発(製品設計と検証、その生産条件出し)を行っていて、その開発効率を高めたい方
・多特性の最適化が必要で、従来方法では解決できなかった方
・実験計画法や応答曲面法、品質工学(タグチメソッド)を使ってみたが上手く行かない方
・実験計画法や品質工学(タグチメソッド)などの離散的な探索では成果の出ない方

※技術コンサルタントの方や、講師業の方の受講はご遠慮ください。(企業/大学等への所属有無を問わず、実質的に、社外に技術指導をされている方は、受講をお断りしております。)

※実験計画法、ニューラルネットワークモデル、品質工学(タグチメソッド)に関する予備知識は必要ありません。

概要

日時 2020年 1月 28日(火) 10:00~17:00
(9:30 受付開始 休憩12:30~13:30)
会場 日刊工業新聞社 大阪支社 セミナー会場
※会場には受講者用の駐車場が有りません。必ず最寄りの公共交通機関でご来場ください。
※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
受講料 44,000円(資料含む、消費税込)
※同時複数人数お申し込みの場合2人目から39,600円
※後日、別の方が追加で申込をされる際は、備考欄に先に申し込まれた方のお名前と複数割適用希望と記載ください。
(記載が無い場合は通常料金のご請求となります。予めご了承ください)
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※受講料は銀行振込で受講票及び請求書が到着次第、原則として開催日1週間前までにお支払いください。
  なお、キャンセルにつきましては開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。
  1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。
※講座によりましては、申込者が最少催行人数に達していない場合、開催決定まで受講票ならびに請求書の発送を見合わせて頂く場合がございます。
主催

日刊工業新聞社

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お問い合わせ先 日刊工業新聞社 総合事業局
教育事業部 技術セミナー係
TEL: 03-5644-7222
FAX: 03-5644-7215
E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

福井 郁磨 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 大阪支社
セミナールーム
大阪市中央区北浜東2-16
セミナー会場案内図

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プログラム

1. 典型的な既存の開発方法の問題点
・解説用事例 洗濯機 振動課題の説明
・既存の開発方法とその問題点
※上記の事例は、業界を問わず誰にでもイメージできるモノとして選択しており、
 洗濯機の振動技術の解説が目的ではありません。
2.実験計画法とは
・実験計画法の概要
 ・本来必要な実験回数よりも少ない実験回数で結果を出す方法の概念
 ・実際の解析方法
 ・実験実務上の注意点(実際の解析の前提条件) 
  ・誤差のマネジメント
  ・フィッシャーの三原則
 ・分散分析とF検定の原理
 ・実験計画法の原理的な問題点
・検討要素が多い場合の実験計画
  ・実験計画法の実施手順
  ・ステップ1『 技術的な課題を整理』
  ・ステップ2『 実験条件の検討』
  ・直交表の解説
  ・ステップ3『 実験実施』
  ・ステップ4『 実験結果を分析』
  ・分散分析表 その見方と使い方
  ・工程平均、要因効果図 その見方と使い方
  ・構成要素の一番良い条件組合せの推定と確認実験
  ・解析ソフトウェアの紹介
・実験計画法解析のデモンストレーション
3.実験計画法の問題点
・推定した最適条件が外れる事例の検証
・線形モデルと非線形モデル
・非線形性現象(開発対象によくある現象)に対する2つのアプローチ
4. 実験計画法の問題点解消方法
   ニューラルネットワークモデル(超回帰式)の活用
・複雑な因果関係を数式化するニューラルネットワークモデル(超回帰式)とは
・ニューラルネットワークモデル(超回帰式)を使った実験結果のモデル化
・非線形性が強い場合の実験データの追加方法
・ニューラルネットワークモデル(超回帰式)構築ツールの紹介
5.ニューラルネットワークモデル(超回帰式)を使った最適条件の見つけ方
・直交表の水準替え探索方法
・直交表+乱数による探索方法
・遺伝的アルゴリズム(GA)による探索方法
・確認実験と最適条件が外れた場合の対処法
・ニューラルネットワークモデル(超回帰式)の構築と最適化 実演
 6.その他、製造業特有の実験計画法の問題点
・開発対象(実験対象)の性能を乱す客先使用環境を考慮した開発
・客先使用環境を考慮した開発実験方法 品質工学概要
7.学習用 参考文献 紹介
 
8.全体に対する質疑応答

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