このページの本文へ

エデュケーション@プログラミング+第25回

AIを、そしてICMEを活かしたモノ作りとは?

製造における統合システム研究の世界的権威、Jian Cao教授のセミナーが開催

2019年11月30日 09時00分更新

文● ASCII

  • この記事をはてなブックマークに追加
  • 本文印刷
Additive Manufacturing(付加製造)における深層学習の模式図

 AI、ICME、CPSなどを用いて、製造業における統合システムを研究している世界的権威、米国・ノースウェスタン大学のJian Cao教授が来日し、12月10日にセミナー「製造業のための統合システムの先進事例」が開催される。

 ICME(Integrated Computational Materials Engineering)とは、様々なスケールの材料のモデリングをリンクさせて製品設計などに用いる、新材料の開発アプローチのこと。日本では、内閣府・SIP(戦略的イノベーション創造プログラム)のマテリアルズインテグレーションに近い概念だ。現在、欧米で研究開発が進められており、ネットワーク技術、データマイニング、データベースなどの技術・情報を融合させて、新材料の開発期間を半分に短縮することなどが期待されている。

 このセミナーでは、ノースウェスタン大学AMPL(Advanced Manufacturing Processes Laboratory:先端製造プロセス研究所)の最新研究をもとに、CPS(サイバーフィジカルシステム:計算データと実験や現場データとを統合するプラットフォーム)による製造最適化について、AIあるいはICMEの応用を交え、最新事例を紹介する。設計から生産・品質管理に至るまでのシームレスな最適化、開発時間短縮、生産性向上、品質改善、コスト削減、IoT連携などを可能にするアプローチが解説される予定となっている。主な内容は下記の通り。

  • ダイレスシートメタル成形:少量生産に適することから急速に広まっているDSIF(両面インクリメンタルフォーミング)の最適化
  •  
  • 付加製造:レーザベース付加製造における高速シミュレーション/多孔性予測など
  •  
  • 複合材:ICME アプローチによる複合材開発・生産の最適化
  •  
  • 微細表面テクスチャリング:切削工具のチップなどへの応用によるトライボロジー特性の向上
  •  
  • 品質管理:既製品センサを用いたニューラルネットワークによるデータ駆動型品質管理プロセス

 ノースウェスタン大学AMPLでは、Industry 4.0をにらみ、ロール圧などの連続的モニタリング用のセンサー及びセンシング方法を開発。これらのデータをニューラルネットワークを使用して即時解析し、リアルタイムに製造工程パラメータにフィードバックすることにより、プロセス最適化を図っている。

 今回のセミナーは、設計・生産・品質管理はもとより研究開発に即した実践的な内容が紹介される予定だ。この機会をお見逃しなく!


セミナー「製造業のための統合システムの先進事例」概要

日時:2019年12月10日(火)09:30~12:00
主催:ネプチューングループ株式会社
会場:ビジョンセンター浜松町 4階 部屋番号I
   〒105-0013 東京都港区浜松町2-8-14 浜松町駅徒歩3分
講師:ノースウェスタン大学機械工学部/AMPL教授 Jian Cao
定員:30名
参加費:49,500円(税込)※通訳あり

※本記事の初出時、間違ったセミナー参加費を掲載しておりました。読者のみなさま、関係者のみなさまに、深くお詫び申し上げます。

お申込みはこちら

Jiian Cao教授プロフィール
先端製造プロセス/システム、分析的/数量的シミュレーション・コントロール/センサ及び設計・製造の統合プロセス、材料特性などを中心に研究。現在、ノースウェスタン大学機械工学部/AMPL教授、生産科学/イノベーションイニシアチブ所長。「マテリアルプロセシングテクノロジー」誌の編集主幹も務める。MIT(マサチューセッツ工科大)Ph.D.(機械工学)、MIT M.S.(機械工学)。


カテゴリートップへ

この特集の記事
ピックアップ