製造業における課題解決のためのデータ活用事例について話せます
物理現象あるいは行動心理学の原理原則に立ち返ったモデル構築から、
ベストな予測性能を持つモデルを業務データから導く支援を行います。
・中小ビルの電力需要予測システム開発(建築系研究所)
・販売予測による営業支援システム開発(アパレル製造・販売)
・半導体ウエハーの歩留まり(原因)予測システム(電気機器製造)
・排ガス生成量推定モデル開発(自動車)
・車体のすべり角予測(自動車)
・エンジンの制御器モデル開発(自動車)
・LSI製造装置の電子線描画制御モデル開発(半導体製造業)
・化学物質の毒性予測モデル開発(大学)
・ATM資金需要量予測モデル開発(銀行)
・販促チラシに対する受注数予測システム開発(小売通販部門)
・学習型ロボットカメラシステム開発(放送)
・プラスチック(リサイクル)判別モデル開発(家電製造業開発)
・アオコ発生予測システム開発(官公庁)
・株売買支援システム(証券運用部)
・企業格付けモデルの開発(大学)
・スギの乾燥予測モデルの開発(研究所)
・プラント機器の腐食発生予測モデル開発(重化学工業)
・エネルギープラントにおける仮想プラントの開発(重機械)
■その他
いつごろ、何年くらいご経験されましたか?: 2004年から20年間
どちらでご経験されましたか?: SETソフトウェア株式会社
その時どのような立場や役割でしたか?: コンサルタント
一番誇りに思う成果はなんでしたか?: 自動車製造業の機械学習に基づくエンジン制御モデルの開発支援
一番の課題はなんでしたか?また、その課題をどう乗り越えましたか?: 限られた期間でのゼロベースでのアイデア創出
どんな人にアドバイスを提供したいですか?: 業務課題解決でとにかく時間がない業務担当者の方々。
モデルベース開発で苦労されているエンジニアの方々。
関連する論文やブログ等があればURLを教えてください: http://researchmap.jp/YasuhiroMatz
https://www.researchgate.net/profile/Yasuhiro_Matsushita
この分野は今後どうなると思いますか?: あらゆるモノに人工知能が整備され、人間と協調した社会へ向かっていくといわれていますが、その基盤技術であるモデルベース開発(製品・サービスからのデータ生成=>モデル=>シミュレーション=>製品・サービスへのフィードバック)に、あらゆる業務領域のエンジニアが向き合う必要が出てきます。
謝礼金額の根拠はなんですか?: 約10年間の学術研究、その後の10年を超えるビジネス領域でのモデルベース開発の実践に基づく経験とノウハウが提供され、将来の展望を開きます。
地域: 日本
役割: コンサルタントおよびPM
規模: 上場企業R&D部門
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職歴
職歴:開示前
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