ガラス製造設備の操業監視機能の強化を目的とするセンサーデータの異常検知などのテーマに対して指導を行ったほか、時系列解析への理解を深めるための取り組みを行いました。

異常検知の基本的な考え方や各種手法についての講義、Pythonによる演習と、現場で運用するための手法やシステム構成について議論を行いました。

高機能性包装資材メーカーのプラスチックフィルムの品質予測モデル構築の課題に対して、データサイエンス技術の活用に関して指導を行いました。

長期的な故障傾向の予測精度を得るための数理統計手法や、検査装置での画像解析に関する指導のほか、現場で活用できる技術開発を進めています。

データサイエンス領域にアート的要素を組み込んだ新たな学際領域「データ アート＆サイエンス」の共同研究を行います。

これまでの産学連携の取り組みをもとに、組織的な連携・協力関係をさらに強化し、データサイエンス分野の発展、技術創出をめざします。

データを活用した課題解決のスキルを磨き、業務を推進する中核人材を育成することを目的とした人材育成プログラムを開講しました。

阪神電気鉄道がデータ活用推進のために実施している研修に講師役を派遣し、滋賀大学発ベンチャーの合同会社miteiが全体監修を行いました。

人が行っている第三者チェックに生成AIを活用し、効率化と精度向上をめざしています。

トヨタグループのエンジニアをビッグデータ分析の中核人材候補として育成するために、毎年、研修プログラムを行っています。