スマート・マニファクチャリングに向けた
DXイノベーションリーダ教育プログラム
(履修証明プログラム)
DXイノベーションリーダ教育プログラム
(履修証明プログラム)
- トップページ
- リカレント教育
情報科学研究科がリカレント教育プログラムを開講
現場で求められる能力を
磨くための“学びの場”に
昨今、仕事・社会で求められる能力を磨き続けていくために、それぞれのタイミングで学ぶ取り組み「リカレント教育」が注目されています。
「スマート・マニファクチャリングに向けたDXイノベーションリーダ教育プログラム(履修証明プログラム)」は、ビジネスにおいて、勘や経験ではなくデータ分析を基調とした課題解決ができる人材の養成を目指したプログラムです。プログラム修了要件を満たした方には、大阪工業大学大学院情報科学研究科より履修証明書が発行されます。
大阪工業大学大学院 情報科学研究科 情報科学専攻
スマート・マニファクチャリングに向けたDXイノベーションリーダ教育プログラム
パンフレットはこちらから
受講者の声
好奇心を刺激する半年間
2023年度スマート・マニファクチャリングに向けたDXイノベ―ションリーダ人材育成プログラム（トライアル）受講
プログラムを通して、課題解決のイノベーションスキルと事業改革の実践スキルを磨き、デジタル時代のモノづくりにおける新たな付加価値について理解を深めました。多岐にわたる業界のプロフェッショナルたちとの学びは確実に自分を高める経験となり、好奇心が刺激される半年間となりました。
道林加奈子さん（どうりんかなこ） 株式会社管総研 品質管理部
（2001年3月 工学部土木工学科 (現 都市デザイン工学科）第Ⅰ部卒業）
新たな視点で課題を解決
2022年度AIデータサイエンス・リカレント教育プログラム受講(本プログラムの前身)
「モノづくりのためのデータサイエンス実践特論」を履修して、画像物体検出技術を利用する方法を学び、自分では手が届かないと思っていた分析が行えるようになりました。受講後は、新たな視点で課題が見れるようになり、改善への選択肢が広がります。
和田行央さん（わだゆきお） 合同会社ユー・エス・ジェイ IT部
（2002年3月 工学部経営工学科第Ⅰ部 卒業）
文部科学省の「職業実践育成プログラム(BP)」に認定。
本プログラムは、文部科学省の定める「職業実践力育成プログラム（BP）」に認定されました。社会人の職業に必要な能力の向上を図る機会の拡大を目的と、大学等におけるニーズに応じた実践的・専門的なプログラムを、文部科学大臣が認定するものです。詳細については、文部科学省「職業実践力育成プログラム（BP）」認定制度についてをご参照ください。
申請書類(抜粋)はこちら
プログラムの特徴・
開講科目
モノづくりの全工程に対する付加価値を創造するスキルを身に付けます
製造業における、工場や生産現場における設計・生産だけではなく、サプライヤーとのネットワークや小売・保守も含め、モノづくりの全工程に対する新しいバリューチェーンに関係する、製造業界、サービス業界、小売り・流通業界などの幅広い企業において、DXを活用してイノベーションを牽引できる中核層（リーダシップがとれる層）に対してのプログラムです。本プログラムでは、まず、機械学習・最適化やデータマイニング、IoTデザインなどを学び、実践学習として、デジタルツイン実践、モノづくりのためのデータサイエンス実践やマーケティングのためのデータサイエンス実践を通して、課題解決の実践スキルを学習します。
プログラム修了要件を満たした方には、大阪工業大学大学院情報科学研究科より履修証明書が発行されます（有料） 。
2024年度の開講科目、日程などについては、こちらからダウンロードしてご確認ください。
最終更新日 2024年 1月
開講科目
データサイエンス特論
この授業の前半３回は、統計処理ソフトウェアのRを用いて統計解析の基本である回帰分析を、講義と実データによる演習のハイブリッドとして実行する。後半３回は、Pythonプログラミングを通して、データ加工からデータモデリングまでのデータ分析を、講義と実データによる演習を行う。最終回は，データサイエンス的アプローチにより、身近な課題解決を採り上げ、グループ毎に検討結果を発表し、議論を行う。
データマイニング特論ｂ
本講義では、時系列データ分析の基本事項から分析手法の実践について扱う。時系列データとは、時間との変化とともに変動するデータであり、金融データや気象データ、商品の販売数、交通状況など該当するものが身近なところに数多く存在する。これらのデータを充分に活用するために、時系列データにおける基本的な統計的モデルを例に挙げて、それらの特徴や統計的分析手法の意義を学ぶ。また、各自で実際の時系列データを収集し、統計ソフトウェアRを用いた分析にも取り組む。
機械学習応用特論
最近の人工知能の実現には機械学習の技術が多く使われている。機械学習技術は大きく分けて「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の三通りがあるが、本講義では教師データ(正解データ)を元に学習を行う「教師あり学習」、事前学習モデルによる教師なし学習（生成AI）、組み合わせ最適化を実現する「強化学習」（サプライチェーンに応用）について，実際の課題を設定し，データサイエンス的アプローチによる課題解決に取り組み、その結果をプレゼンし、議論を行う。
IoTデザイン特論
「IoT」は、解決手段として用いられるテクノロジーの一つであるが、機器が持っているインプット／アウトプットの能力をさまざまなモノの中に埋め込むことにより、人の行為と情報の世界をよりシームレス連携させることができる。具体的には、スマートファクトリーでは工程・環境・動作の見える化やダッシュボード化、サプライチェーンでは物流・在庫の可視化、サービタイゼーションでは動線・人流・快適性などの価値の可視化、リモート保守による人件費減等を、センサを用いた演習を中心に学修する。
デジタルツイン実践特論
本講座では、典型的な工程の機能と状態を仮想のデジタル空間にコピーし、モノの流れのサプライチェーンを仮想空間で紐づけ、生産性や異常検知を予測し意思決定を支援するシステムを簡単なプログラミングも含めて体験学修するとともに、課題解決演習を通して、製造業におけるデジタルツインの実践力を高めることをねらいとする。
モノづくりのためのデータサイエンス実践特論
IEでは、作業と価値作業と非価値作業に分け、非価値作業を取り除き、活用することにより、少ない資源で効率をあげることを目標としている。また「動作・作業の影は時間である」といい、まずは時間値にて評価をするが、ここに様々なデータを掛け合わせることにより、より現状の見える化を進め、カイゼン活動を高速にすることも可能である。本講義では、IEについて説明をするとともに、モノづくり現場でのデータ利活用について、演習や討論を通じて学習する。
マーケティングのためのデータサイエンス実践特論b
本講義では、マーケティング活動に活用するために、実践的なテキストマイング手法を身に付ける。テキストマイニングとは大量の文章（テキスト）を掘り出して（マイニング）、分析し、新しい発見を得ることである。本講義では各自、身近な商品・サービスを題材として、ECサイトのレビューコメントなどの実際のテキストデータを収集し、トピックモデル、感情分析、分散表現などテキストマイニングの発展的手法を用い、マーケティング活動に活用する方法を体験する。
各種要項
| 修了要件 |
全開講科目 7単位の修得 |
|---|---|
| 開講スケジュール |
開講スケジュールはこちらをご参照ください。 |
| 開講場所 |
大阪工業大学 梅田キャンパス |
| 募集人数 | 概ね30名程度 |
| 受講料 |
7科目 計231,000円 |
| 科目等履修生制度 | 詳細はこちらを参照ください。 |
出願・書類ダウンロード
| 出願資格 | 学士の学位を有する者、またはそれと同等以上の学力がある者 |
|---|---|
| 選考方法・検定料 | 書類審査 5,000円 |
| 出願期間 |
第１回目 2025年2月26日（水）～3月8日（土） |
| 出願方法 |
窓口または郵送により出願 出願先： |
| 出願書類 |
|
| 注意事項 |
|
| 本プログラムに関する 問い合わせ先 |
大阪工業大学情報科学部事務室 |