大阪工業大学

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教育・学修 リカレント教育プログラム

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

スーツを着ている人の画像

はじめに

昨今、学校教育を離れた社会人や、就職を目指す高校生など、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。

本プログラムについて

本プログラムは、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を創造する、「スマート・マニファクチャリング」のためのイノベーションリーダー人材を育成することを目的としています。

プログラムの特徴・開講科目

  1. 各企業が抱える課題を実証可能なスペースとして、スマートファクトリを用意し、データサイエンス活用、デザイン思考で課題を発見し、仮設を立て、検証する課題解決のサイクルを回していくことにより、イノベーションスキルを自然と身に付けることができる。
  2. メソッドとして、機械学習・最適化やデータマイニング、IoTデザインなどを習得する。また、実践学習として、デジタルツイン実践、もの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する。さらに、事業改革のためのビジネスモデルデザイン実践、事業プレゼン実践スキルを習得できるようになっている。

日程表・科目概要

開講日 時間 講座名
9月30日 9:10-17:00 データサイエンス講座
10月7日 9:10-15:10
10月7日 15:20-17:00 デザイン思考演習講座
10月14日 9:10-17:00
10月28日 11:00-17:00 ビッグデータとデータマイニング講座
11月4日 9:10-17:00
11月18日 11:00-17:00 機械学習と最適化講座
12月2日 9:10-17:00
12月9日 11:00-17:00 IoTデザイン講座
12月16日 9:10-17:00
12月23日 11:00-17:00 デジタルツイン実践講座
1月6日 9:10-17:00
1月13日 11:00-17:00 ものづくりのためのデータサイエンス実践講座
1月20日 9:10-17:00
1月27日 11:00-17:00 マーケティングのためのデータサイエンス実践講座
2月3日 9:10-17:00
2月10日 9:10-17:00 事業改革のためのビジネスモデルデザイン実践講座
2月24日 9:10-15:10
2月9日 17:10-20:30 事業プレゼン実践講座
2月17日 15:20-17:00
3月2日 13:30-17:00

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

受講者の声

  • 道林加奈子さん

    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(どうりんかなこ)さん
    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)

  • 和田行央さん

    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(わだゆきお)さん
    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)

Brush up Program for professional

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、下記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

パソコンでデータを見ているの画像

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。
パソコンでマーケティングをしている画像

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。
パソコンでデータを見ている画像

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。
最新テクノロジーの画像

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。
人間とデジタルが人差し指を合わせている画像

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。
工場で働いている男性の画像

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。
パソコンでマーケティングデータを見ている画像

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
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。

開講スケジュール

開講スケジュールは下記からご参照ください。

開講場所

大阪工業大学 梅田キャンパス
大阪市北区茶屋町1番45号
アクセスはこちら

募集人数

概ね30名程度

受講料

7科目 計231,000円
1科目 33,000円
※本プログラムは、科目等履修生制度に基づいています。

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)
第2回目 2025年7月7日 (月)~19日(土)
 受付時間:13:00~16:30
※まず、仮登録をしていただき、7月に本登録をしていただきます。
仮登録では、所属、お名前、連絡先、受講講座名を登録し、申込条件の確認も行います。
募集定員に達しましたら、募集を停止させていただきます。先着順です。
仮登録受付はすでに開始しています。

出願方法

窓口または郵送により出願

出願先:
〒573-0196
大阪府枚方市北山 1-79-1
大阪工業大学 情報科学部事務室

出願書類
  1. 科目等履修願 記入例はこちら
    ※本プログラムは7科目から構成されますが、1科目からでも履修申請は可能です。
  2. 履歴書 記入例はこちら
    ※資格審査のために使用します。また履修許可された後は履修等記録作成のために使用します。
  3. 履修許可・不許可通知用封筒
    ※長形3号の封筒に郵便番号・住所・氏名を記入し、374円切手を貼付のこと。
  4. 最終出身校の卒業証明書
  5. 検定料 5,000円(出願時に納入すること)
    ※郵送で出願される場合は郵便小為替を、窓口で出願される場合は現金をご用意ください。
    郵送、窓口出願いずれも科目等履修検定料納入票とともにお納めください。
注意事項
  1. 大学院科目等履修生出願要領をご一読ください。
  2. 事前に確認したい事がありますので、出願前に必ず情報科学部事務室までご連絡ください。
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
(Tel) 072-866-5301 (Fax) 072-866-8302
(E-mail) OIT.ibu@josho.ac.jp