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回帰分析の基本的な説明および回帰分析の実プロセスへの応用事例を紹介!
化学プロセス・製薬プロセス等でのソフトセンサーの実用例まで解説します!

プロセスデータ解析の基本と応用例【LIVE配信】

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

セミナー概要

略称
プロセスデータ解析【WEBセミナー】
セミナーNo.
開催日時
2020年10月09日(金)12:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます 
講師
京都大学 助教 博士(工学) 金 尚弘 氏

<ご専門>
 プロセスデータ解析

<ご略歴>
 2011年3月 京都大学工学研究科化学工学専攻
 2014年4月 京都大学工学研究科化学工学専攻プロセスシステム工学研究室 助教
 2015年1月-2016年9月 PSE Asia 2016 組織委員
 2016年4月 化学工学会SIS(システム・情報・シミュレーション)部会 幹事
 2017年9月-2018年3月 同志社大学委嘱講師(プロセス制御工学)
価格
非会員: 49,500円(税込)
会員: 46,200円(税込)
学生: 49,500円(税込)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
 ・1名で申込の場合、46,200円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円(2人目無料)です。
会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
・本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
・「ミーティング用Zoomクライアント」をダウンロードするか、ZOOM を
  ダウンロードせず、Web ブラウザから参加するかの2種類がございます。
  ZOOM WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。

・お申込み後、受理のご連絡メールをさせていただきます。
 一部メールが通常セミナー形式(受講券、請求書、会場の地図)になっておりますが
 LIVE配信のみのセミナーです。
・お申込み後、接続テスト用のURL(https://zoom.us/test)から
「ミーティングテストに参加」を押していただき動作確認をお願いします。
・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー開催日時の10分前に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・セミナー資料は郵送にて前日までには、お送りいたします。電子媒体での配布はございません。
ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
・ご質問については、オープンにできるご質問をチャットにご記入ください。
 個別相談(他社に知られたくない)のご質問は後日メールにて講師と直接お願いします。
・タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。

講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの
複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

講座の内容

習得できる知識
・回帰分析(重回帰分析,主成分回帰,PLS)の方法
・回帰分析の応用事例
 
趣旨
 AI,ビッグデータ,IoTが流行しており,社内に関連部門ができたということもよく耳にします.このようなトップダウン的な動きはもちろん重要ですが,ボトムアップ的な活動,すなわち基本の習得を疎かにしては,具体的な目標の達成には至りません.本セミナーでは,製造プロセスに焦点を当て,回帰分析の基本的な説明および回帰分析の実プロセスへの応用事例を紹介します.また,製造プロセスごとに特有の問題についての質疑応答時間もあり,参加者が成果を挙げることに重点を置いたセミナーが受講できます.
 
プログラム
1.背景
 AI,ビッグデータ,IoT,プロセスデータ解析に関する社会背景やそれらの利点について概説します.
 1.1 プロセスデータ解析の概要・分類
 1.2 プロセスデータ解析の利点

2.回帰分析(ソフトセンサー設計)の概要
 プロセスデータ解析でよく利用される回帰分析の概要について述べます.回帰モデル(ソフトセンサー)を設計するためにはたくさんの手続きがあり,それぞれに落とし穴がありますので,それらの回避方法について説明します.

3.回帰モデルの作り方
 回帰モデルの作り方について,数学的な説明をします.数学的というと難しく感じるかもしれませんが,四則演算と2次関数の微分ができればほぼ問題ありません.あとは行列,ベクトルの表記に慣れるだけです.事前知識はほぼ必要ありません.
 3.1 単回帰分析・重回帰分析
 3.2 主成分分析(PCA)・主成分回帰(PCR)
 3.3 部分的最小二乗法(PLS)

4.ソフトセンサーの応用例
 4.1 化学プロセス
 4.2 製薬プロセス

5.ソフトセンサー設計ソフトの紹介
 ソフトセンサーを設計するには,プログラムを自作するか,市販のソフトを利用する必要がありますが,自作には時間がかかるし,市販のソフトには汎用性が低いという問題があります.日本学術振興会143委員会ワークショップ32では,このような問題を解決するために,ソフトセンサー設計ソフトを開発してきました.その内容をご紹介します.

6.質疑応答
 データ解析の方法自体は客観性の高い汎用的なものですが,製造プロセスにはそれぞれ固有の事情があります.そのため,データ解析の方法を機械的に適用するだけでは上手くいかないこともあります.ここでは受講者のみなさまそれぞれの疑問に対応してアドバイスをさせていただきます.
キーワード
回帰、分析、ソフトセンサー、設計、ビッグデータ、解析、プロセス、化学、製薬

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