受講概要
プログラム
１．はじめに
講演者のR&D実績とデータ共有の取り組みについて
２．R&D部門のデータ共有の実情
2.1 R&D部門のデータ共有状況
2.2 属人的データ共有状況が引き起こす問題
2.3 属人的データ共有状況が生み出される原因
３．データ共有状況を改善するために必要な方策
3.1 属人的データ共有状況を脱するために必要な方策
3.2 データ共有基盤としての電子実験ノートのメリット、デメリット及び選択基準
3.3 データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法
3.4 データ分析は、どのようにして行うのか？
3.5 データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
3.6 プロジェクトメンバーに求められる資質
４．電子実験ノートを導入、運用する場合の注意点
4.1 電子実験ノート導入によるデータ共有、利活用の改善例
4.2 電子実験ノート導入時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
4.3 電子実験ノート運用後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
５．まとめ
質疑・応答
受講形式
WEB受講のみ
※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。
オンラインでご参加の方は、事前にこちらでZoomの接続環境をご確認ください。
スムーズな受講のため、カメラ・マイク・スピーカーの動作をご確認ください。
受講対象
・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 など
予備知識
特に必要ありません。
R&D部門の自社での実情を知っていたり、知りたいと思っていることが必要です。
習得知識
１）研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法
２）電子実験ノートの種類とその特徴
３）電子実験ノートを含む様々なデータ共有基盤のメリット、デメリット
４）データ探査、分析を意識したデータ蓄積での注意すべき点
５）蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点
６）データ探査、分析を意識したデータ蓄積を行うための意識改革
７）研究・実験データの共有、利活用を促進するためのシステムと体制の条件 など
講師の言葉
IoTやAIの普及により、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の取り扱いは 属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど 進んでいないのが実態です。
本講演では、まず、R&D部門のデータ共有、利活用の実情 をお話しさせていただき、データ共有、利活用が進まない状況がなぜ発生してしまうの か？そのような状況にはどのような問題がはらんでいるのか？等を説明させていただきま す。次に、データ共有、利活用状況を改善するために必要な方策に関して、電子実験ノー トを導入する際に必要な要件及び、各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等 を説明させていただきます。
最後に、電子実験ノートを導入、運用に陥りがちな落とし穴 とそれらの回避方法に関して解説させていただきます。
受講者の声
社内でDXの活用という方針は示されたものの、活用の仕方が不明瞭なまま見切り発車感があったが、この状態に対する何かいいヒントが得られればと思い、本セミナーに参加いたしました。内容が求めていた答えに近く、今後どのように進めていったらよいかが見えてきました。これから様々な方面に働きかけて、良い方向に進めていきたいと思いました。この度はありがとうございました。
R&Dにおいてデータ活用に課題が生じやすい原因や、データ活用に必要なポイントは良く理解できた。データ活用のための手法は、AIなどの活用によりこれからは他にも可能になるのではないかと感じた。
電子実験ノートの導入が進行中であり、今回の研修で得た情報を作成中のCSV計画書やユーザー要求仕様書に活用したいと思います。
DX･AI導入における現実的な課題と、そのために必要な準備･対応策を学ぶことができ、大変勉強になりました。
この度は研究部門向けのセミナーのため、少しニュアンスは違うかもしれませんが製造部門としての考え方に置き換えながら聞く事で理解がはかどりました。製造現場でも自分事と意識しながら他担当者に寄り添い技術展開や新しいシステムの運用について改めて考え方を得るきっかけでありました。データベース利活用の考え方としても大変参考になりました。ありがとうございました。