様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた
実績をもとにシステム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説!

R&D部門における効果的なデータ管理手法【LIVE配信】
~AIの活用を見据えたデータ管理の体制づくり~

※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。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
データ管理手法【WEBセミナー】
セミナーNo.
210127
開催日時
2021年01月19日(火) 10:30~16:30
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
価格
非会員:  55,000円 (本体価格:50,000円)
会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
学生:  55,000円 (本体価格:50,000円)
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55,000円(税込)から
 ★1名で申込の場合、49,500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55,000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
資料付き

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントを
  ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。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。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
  10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
  ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
・データ管理でお困りの方
・自社及び他の一般的なR&D部門のデータ管理、利用、活用状況を知りたい方
・R&D部門のデータに対して、AIを活用したい、させたいと考えられている方
・R&D部門のデータの利用、活用を推進することのメリットを具体的に知りたい方
習得できる知識
・R&D部門のデータ管理の実情
・属人的データ管理状況が生み出される原因
・属人的データ管理状況が引き起こす問題
・属人的データ管理状況を脱するために導入すべきデータ管理システムに必要な要件
・属人的データ管理状況を脱するために必要な各個人の意識改革
・属人的データ管理状況を脱するために必要な会社としての体制づくり
・データ管理システム導入による改善例
・データ管理システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
・データ管理システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
趣旨
 IoT等で製造工程以降のデータ利活用は、急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータと取り扱いは、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆ど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理し、効果的な利用、活用、つまりデータ分析、AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。本講演では、まず、R&D部門のデータ管理の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか?そのような状況にはどのような問題をはらんでいるのか?を説明させていただきます。次に、データ管理状況を改善するために必要な方策に関して、導入すべきデータ管理システムに必要な要件及び各個人に必要な意識改革、会社としての体制づくりなどを説明させていただきます。最後に、これら方策を実施した具体例を基に改善効果および改善運用後陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して、紹介させていただきます。
プログラム

1.はじめに
  講演者のR&D実績とデータ管理の取り組みについて
2.R&D部門のデータ管理の実情
 2.1 R&D部門のデータ管理状況
 2.2 属人的データ管理状況が生み出される原因
 2.3 属人的データ管理状況が引き起こす問題
3.データ管理状況を改善するために必要な方策
 3.1 属人的データ管理状況を脱するためのデータ管理システム導入に必要な要件
 3.2 属人的データ管理状況を脱するために必要な各個人の意識改革
 3.3 属人的データ管理状況を脱するために必要な会社としての体制づくり
4.方策を実施した具体例とケーススタディ
 4.1 データ管理システム導入による改善例
 4.2 データ管理システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
 4.3 データ管理システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
5.まとめ

キーワード
技術者,研究者,LIMS,情報,研究開発,講習会,セミナー
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