～ 多変量管理図を用いたモニタリングと異常検知、感度解析を活用したＫＰＣ抽出と影響度評価、サロゲートモデリングの構築、不確かさ解析とロバスト最適化によるばらつき低減と改善策、モデル整合化と現実データとの橋渡し ～
・サロゲートモデリングの構築により、機械学習を品質管理や工程改善に活かすための講座！
・多変量監視、感度解析の基礎から、サロゲートモデリングとガウス過程を用いた確率的予測モデルの構築方法までを修得し、不確実性の定量化とはらつきや改善に活かそう！
・希望者は、期間限定のライセンスを発行しますので、デモで紹介した解析を、セミナー後に試すことができます
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
ＳＰＣや品質管理を始めたいけれど、「統計や多変量解析は難しそう」「ＡＩや機械学習は専門家のものでは？」と感じる方も多いかもしれません。
本セミナーでは、そうした方々に向けて、サロゲートモデリングを中心に、機械学習を品質管理や工程改善にどう活かせるかをやさしく体系的に学べる場を提供します。
前半では、多変量監視や感度解析の基本を通じて「どのようにデータから要因を見つけるのか」を理解し、後半ではサロゲートモデリングとガウス過程を用いた確率的予測モデルの構築方法を解説します。
モデル構築の流れの中で、実験計画法やデータサンプリングの考え方にも触れ、限られたデータから効率よく信頼できる結果を得る方法を紹介します。
さらに、不確かさ解析やロバスト最適化を通じて「ばらつきに強い設計・プロセス条件」を見出す考え方を紹介し、最後にキャリブレーションによる現実データとの整合までを取り上げます。
製造・実験・ＣＡＥすべての現場で役立つ実践的な内容を、デモを交えてわかりやすく解説します。
本セミナーの特徴は
・ＣＡＥや実験、製造現場でのデータをもとに、サロゲートモデリングを活用した新しいＳＰＣアプローチを体系的に学べる講座です。
・ガウス過程を用いた確率的な予測モデルにより、製造ばらつきやプロセス変動を信頼区間付きで評価し、感度解析・不確かさ解析・ロバスト最適化を通じて動的に理解します。
・モデル構築の流れの中で、実験計画法やデータサンプリング技術をどのように活用すべきかを具体的に解説します。
・最終章では、ＣＡＥモデルと実験・製造データを整合させるキャリブレーション（ベイズ推定）技術を紹介し、現実データとの橋渡しを学びます。
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、化学・環境・異物対策、品質・生産管理・ コスト・安全 |
| 受講対象者 |
・生産技術、生産管理、プロセス管理、工程管理に携わる方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・サロゲートモデリングと機械学習の基本概念 ・多変量監視・感度解析によるプロセス変動要因の把握 ・実験計画法やデータサンプリングを組み込んだモデル構築手法 ・不確かさ解析とロバスト最適化によるばらつき低減と信頼性向上 ・キャリブレーションによるＣＡＥモデルと実測データの整合方法 |
| プログラム |
１．多変量管理図を用いたモニタリングと異常検知 （１）．多変量管理図の基礎 ・単変量との違いと目的 （２）．ガウス過程・サロゲートモデリングを活用した異常検知
２．感度解析を活用した重要製品特性（ＫＰＣ）の特定とプロセス変動の影響評価 （１）．感度解析の基礎と種類（従来のＡＮＯＶＡなど統計解析との違い） （２）．サロゲートモデルによる感度解析の実装と可視化 （３）．ＫＰＣ抽出と影響度評価の事例
３．ＣＡＥ・実験データを用いたサロゲートモデリングの構築 （１）．ガウス過程による確率的サロゲートモデルの概要 （２）．モデル構築フロー：データ設計（ＤＯＥ・サンプリング）から学習まで （３）．シミュレーションデータと実験データを組み合わせたモデル構築事例 （４）．モデル精度の評価と改善の考え方
４．不確かさ解析（ＵＱ）とロバスト最適化によるばらつき低減と改善策 （１）．ＵＱ解析の基礎とＳＰＣへの応用 （２）．ガウス過程を用いた信頼区間とばらつき評価 （３）．ロバスト最適化の考え方と不確かさを考慮した最適条件探索 （４）．ケーススタディ：ＵＱ・ロバスト最適化を活用したプロセス改善事例
５．キャリブレーションによるモデル整合化と現実データとの橋渡し （１）．キャリブレーション（ベイズ推定）の基礎と意義 （２）．サロゲートモデルと実測データの統合・補正手法 （３）．パラメータ同定とモデル信頼性の向上 （４）．ケーススタディ：ＣＡＥモデルと実験結果の整合事例
６．まとめとデモンストレーション （１）．解析デモ ・モデル構築～ＵＱ・ロバスト最適化～キャリブレーションまで （２）．学んだ内容を業務に活かすための実践ステップ |
| キーワード | 統計的工程管理 ＳＰＣ 機械学習 サロゲートモデリング ガウス過程 感度解析 ＫＰＣ 実験計画法 データサンプリング ＵＱ解析 ロバスト最適化 キャリブレーション ベイズ推定 ＣＡＥ ばらつき定量化 品質改善 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、生産管理 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
