Last modified: 2023-12-13 19:10:32
日本の化学産業が生産性を高め、活力に溢れ持続可能な社会を実現するためには、DX、AI、IoT、ビッグデータの活用が喫緊の課題となっている。研究開発の現場を含め、生産活動の現場で地道にデータを集め、IT、AI、IoT技術を駆使してそれらを解析し、新製品開発や生産性の向上、改善に結び付ける取り組みについて、本セッションでは口頭発表並びにポスター発表で先端企業のDX活用事例を紹介する。
講演 時刻 | 講演 番号 | 講演題目/発表者 | キーワード | 分類 番号 | 受理 番号 |
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Q 会場 ・ 第 3 日 | |||||
(16:00~17:30) (座長 | |||||
Q301 | [招待講演] 化学品メーカーの次世代スマートファクトリー像 | Smart factory Practical theory Case study | SS-7 | 322 | |
Q302 | [依頼講演] 生産現場の DX を支えるデータを活用した取り組みと AI プラットフォーム | DX Data Utilization AI Platform | SS-7 | 324 | |
Q303 | [招待講演] 品質保証領域を含めたSalesforce活用事例/国内大手製造業におけるBlockchainを活用した冷媒循環プラットフォームへの取り組み | Saleseforce Blockchain DX | SS-7 | 329 | |
Q304 | [依頼講演] ユーザによる石油・化学の劣化メカニズム予測AI開発 | AI Decision Tree Damage Mechanism Prediction | SS-7 | 338 | |
Q305 | [招待講演] AI自律制御による省エネルギーオペレーション | AI control Reinforcement learning Energy-saving | SS-7 | 345 | |
Q306 | [依頼講演] 化学工場におけるデジタル技術の活用 | chemical plant digital transformation machine learning | SS-7 | 348 | |
Q307 | 深層生成モデルを用いた機能性分離材料の逆設計 | machine learning polymer membrane gas separation | SS-7 | 357 | |
Q308 | [依頼講演] 運転効率化・トラブル予知を俯瞰したプラント操業全体最適化支援AI | AI anomaly detection operation improvement | SS-7 | 369 | |
Q309 | [依頼講演] 熱媒体油使用プラント設備診断のすすめ | diagnosis maintenance inspection | SS-7 | 373 | |
Q310 | [招待講演] ロボティクスを活用した工場・プラント施設等の『スマート点検/DX』 | drone robotics digital transformation | SS-7 | 376 | |
Q311 | [招待講演] CCM(Computer Color Matching)を用いた調色による在庫削減 | CCM colormixing inventory | SS-7 | 382 | |
Q312 | [依頼講演] COVID-19 をきっかけとしたプロセス安全のオンライン講習 | On-line Training Process Safety | SS-7 | 383 | |
Q313 | [依頼講演] 生産技術デジタル化による現場力改善と工程自律制御による生産性向上 | Production engineering AI IoT Gemba-ryoku kaizen(Field capabilities improvement) Productivity improvement | SS-7 | 388 | |
Q314 | [招待講演] 実用段階に入った予知保全におけるAI活用事例 | AI Machine Learning Predictive Maintenance | SS-7 | 393 | |
Q315 | [依頼講演] 旋回流式溶解法による高濃度・大流量オゾン水生成装置の開発 | Semiconductor Cleaning | SS-7 | 396 |
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