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担当者 kabumaru  登録日時 2020/6/21 18:32 (52 ヒット)

MASP会員、フォーラム会員、一般の皆様

            MASPフォーラム委員会 和澤功

平素は【NPO 技術データ管理支援協会(MASP)】を応援いただき、真にありがとうございます。

2月に予定され、新型コロナウイルス感染問題により、延期しておりました、恒例の『MASP
フォーラム』を下記の通り、オンラインで開催します。関東地区以外の方々にも、お気軽に
ご参加いただけます。
今年度は今後の世界を切り開くといわれている『AI』をテーマに取り上げました。
皆様のご参加をお待ちしています。

           記   

1. 日時:9月16日(水) 10:00 ~ 12:00
    ※懇親会は開催しません。

2. 会場:ZOOM(オンライン形式にての開催です)
  ※:ZOOMを導入していない方は、下記URLよりダウンロードできます。
https://zoom.us/download
  ※当日は開催時間少し前に、予め事務局より送付のURLからZOOMの
ミーティングに参加して下さい。(無料で参加できます)

3. 講演テーマ:「V字回復を支えるカイゼンDX-Machine Learning7について」
IoT やAI といったデジタル技術は、生産性の向上や安定稼働、品質の確保など
製造業に様々な恩恵を与えるのは確実です。
しかし、「不確実性」こそが、我が国製造業にとって大きな課題となった現在では、
デジタル技術が【企業変革力】を高める上での強力な武器にならなければ意味を
もちません。
  AIとは何かといった解説と同時に、ビックデータだけでなくスモールデータの段階でも
業務改善に役立たせていく、モデルとストリーを提案します。

4.講師: トレンド・トラップ株式会社
      代表取締役 竹之内 隆 様

5.参加費:無料(MASP会員以外の方も参加出来ます)

6.講演内容(詳細):
IoT やAI といったデジタル技術は、生産性の向上や安定稼働、品質の確保など
製造業に様々な恩恵を与えるのは確実です。
しかし、「不確実性」こそが、我が国製造業にとって大きな課題となった現在では、
デジタル技術が【企業変革力】を高める上での強力な武器にならなければ意味をもちません。

ただし、現実には需要が縮小し、超多品種少量生産にいどまなければならない
工場が大半ではないでしょうか?
機械学習に利用するにはデータが「小さすぎる」。ビッグデータは存在しない
スモールデータの段階でもデータを活用するためには、スモールデータでも
精度を向上させやすい数学的・統計的モデルを選択する必要があります。
例えば、ベイジアン統計モデルです。

わたくしは、現実に闘いを挑む方々に本当に役に立つ機械学習を提供し
ともに闘いたいのです
例えば、アパレル商品は1シーズンに限定されており、そのシーズ中に
完売しなければなりません。
そのため、複数年にわたる商品の販売実績データをそのまま機械学習に
利用することは難しい。
IoTデータがあっても、機械の故障は一般的に年に数回しかない。
新製品開発では、量産データがなく、参考になる類似データがほとんどありません。

そこでスモールデータの段階でも精度を向上させやすい数学的・統計的モデルを選んで、
カイゼン・データが蓄積するほどに精度があがる数理モデルを組み合わせてカイゼン
ストーリーを造りました
それがMachine Learning7です

※講師プロフィール
■氏名
竹之内 隆 氏


■職歴・経歴
立石電機(現オムロン)勤務
産能大学研究員
(株)日本総合研究所 上席主任研究員
(株)電通国際情報サービスERP事業部副事業部長
現在 明治大学グローバルビジネス研究科(大学院)兼任講師、トレンド・トラップ株式会社 代表取締役

■プロジェクト経歴
製造業/総合商社/小売業/IT企業と実際に数十人から数百人規模の国内・海外プロジェクトを経験してきた経験多数
TOC理論から次世代プロジェクトリーダー層の育成、次世代経営者層の育成、新製品開発、ロジスティックス/サプライチェーン関係のコストダウンに定評あり

日本にTOC(制約理論)を紹介した草分け的存在。
日本総合研究所(シンクタンク上席主任研究員10年)、電通国際情報サービスERP事業部副事業部長など巨大ITプロジェクト、新規事業プロジェクト、新製品開発プロジェクトのリーダーを20年にわたり経験。

生産管理学会、経営情報学会 会員

■著書
『カイゼン進化論』 日本工業新聞社 2005年、
『TOC戦略マネジメント』 能率協会マネジメントセンター 1999年4月
『TOCハンドブック』 日刊工業新聞社  2000年6月、他多数。

予約申込
2020-09-16 (水)   MASPフォーラム:V字回復を支えるカイゼンDX-Machine Learning7について
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