東京大学大学院 工学系研究科 人工物工学研究センター 教授
熟練者の経験知を再利用可能な形に抽象化し、実運用に耐える意思決定支援の共通基盤を、各研究成果の統合を通じて実現したいと考えています。
東京大学大学院 工学系研究科 精密工学専攻 教授
この社会連携講座の中で、デンソーの皆さんと深い議論をして、アイディアに溢れ、質が高く、かつ、実用性の高い研究がしたいです。
東京大学大学院 工学系研究科 人工物工学研究センター 准教授
高度化した生産システムも、技術の進歩や現場の変化とともに数年後には使われなくなってしまう——そんな「もったいない」を解消したいと思っています。AIや知識モデルを常に最新の状態に保ち、改善サイクルが途切れることなく回り続ける仕組みを構築し、システムが「育ち続ける」状態をデンソーの皆さんと連携しながら追求していきます。
東京大学大学院 工学系研究科 人工物工学研究センター 特任講師
熟練者が現場で発揮する卓越した振る舞いを解析・解明することに関心を持っています。その振る舞いをシステム上で模擬し、非熟練者の意思決定や作業を強力にサポートする技術の確立を目指します。個人の経験を誰もが活用できる形へと還元し、現場全体のパフォーマンス向上を実現したいと考えています。
東京大学大学院 工学系研究科 人工物工学研究センター 助教
本社会連携講座は、大学の枠を超え、実際のものづくり現場に携わるエキスパートの方々と直に議論できる点に大きな意義があります。この強みを最大限に活かし、リアルな現場において持続的に活用可能なものづくり知識のあり方、体系化方法を探求したいです。
東京大学大学院 工学系研究科 精密工学専攻
昨今、生成AIをはじめとするデジタル技術が急速に発展する一方で、現場では業務への導入や継続的な運用に課題を抱えています。私は、技術者を、デジタル技術を活用し、価値創出する主体として位置づける「デジタルトリプレット」に関心を持ちました。本プロジェクトでは、技術者の汎用的な問題解決プロセスをモデル化した上で、様々な生産システムの性質や状態に適した形で、技術者の知識を展開する方法の構築に取り組んでいます。
東京大学大学院 工学系研究科 精密工学専攻
生産システムにおいて故障が発生した際には、素早い原因特定と対処が求められる一方で、それらに必要な知識は個人に依存し、共有されにくいという課題があります。私は、こうした知識の構造化と意思決定における再利用に関心を持ち、研究に取り組んでいます。本プロジェクトを通じて、ラインや工場を超えて横断的に活用できる、故障に関する知識基盤の構築と、それに基づく故障診断手法の確立を目指します。
東京大学大学院 工学系研究科 精密工学専攻
高信頼な次世代生産システム実現に向け、私は異常特徴を高度に解釈可能な形式で抽出し、原因特定支援ツールへエンドツーエンドで統合する手法を研究しています。本研究は、生産現場のビデオから人の直感に即したデータ構造による異常特徴の抽出・モデル化を通じて問題カテゴリと発生箇所を特定し、情報を原因特定支援ツールへ連携させることで、異常検知から原因究明に至るプロセスを支援するパイプラインを提案します。
東京大学大学院 工学系研究科 精密工学専攻
生産システムにおける原因特定作業の蓄積方法の構築
株式会社デンソー FA事業部 事業部長
日本のモノづくり現場には、長年にわたって蓄積された生産実績や設備稼働履歴といった構造化データから、熟練者のスキルやノウハウのような非構造化データまで、膨大かつ多様なナレッジが活用されずに眠っています。これらをいつでも、どこでも引き出せるようなシステムを構築し、現場の様々な課題を解決しながら、日本のモノづくりを転換していく"次世代のモノづくりインフラ"へと昇華させていきます。
株式会社デンソー FA事業部 室長
自身の国内・海外での自動車燃料噴射装置における地域性を活かしたQCDを最適化する工程設計経験や、自社Factory IoT活動でのデータ活用により生産性向上と共に人も共創・成長させていく経験を活かし、日本の製造業が持つ技術革新と弛まぬ改善の組合せによる競争力あるモノづくりを継続的に磨き続けるべく、産学連携にて製造業全体への貢献を目指します。
株式会社デンソー FA事業部 課長
生産現場のデータ利活用に着目したリーンIoTの事業化に従事し、国内外延べ200工場超の診断を通じて、生産性向上に貢献してきました。この経験から、現場の問題解決プロセスにデータを組み入れ、人の仕事を最大限効率化することが、改善サイクルの高速化と人の付加価値向上につながり、製造業の発展に貢献できると確信しています。本産学連携では、現場ナレッジとデータを組み合わせることで質を高め、現場で継続的に活用される成果の創出を目指します。
株式会社デンソー FA事業部 担当係長
20年以上にわたり、設備製作の最終仕上げを通じて培った生産性向上の知識と判断力を基に、国内外で生産性向上に苦戦するラインに対して、稼働率向上の取り組みを起点として人材育成を一体で推進することで高稼働が継続的に維持される教育・仕組みづくりを実践してきました。本産学連携では、これらの現場起点の知見を体系的に整理し、再び現場へ還元する循環を構築することで、改善の属人化を防ぎ、継続的に定着する仕組みの確立に貢献します。
株式会社デンソー FA事業部 担当係長
これまで海外拠点への出向も含め、国内外の様々な生産システム設計に従事し、0.1%にこだわった生産性・品質改善活動を現場の最前線で牽引してきました。特に海外では取引先様からお客様までのサプライチェーンを1対1のデータでつなぐ品質データ分析基盤を構想設計から実装までやり切り、データ分析に基づいた価値創出を推進してきました。本産学連携では、現場起点のインプットにこだわり、実装まで見据えた成果創出への貢献を目指します。