OptimalPlus Automotive Seminar
2019.7.12FRI
Driving smart factory innovation for autonomous car manufacturing
自動運転車向け半導体の“品質革新”を実現するソリューションとは
〜 ビッグデータ解析と機械学習を活用して安全性・品質・信頼性を向上する 〜
2019年7月12日（金）
日時：
2019年7月12日（金）
Open 13:00 セミナー 14:00〜17:30
懇親会 17:30〜19:30
場所：
大崎ブライトコアホール
〒141-0001 東京都品川区北品川5丁目5-15 大崎ブライトコア3F
○ JR山手線・JR埼京線・JR湘南新宿ライン「大崎」駅より徒歩5分
○ りんかい線「大崎」駅より徒歩5分
Outline
Business Insider Intelligenceの予測によれば、何らかの自動運転機能を備えたクルマの累計販売台数は2020年に1000万台近くに達すると見られています。実際、自動運転機能を備えた車種はますます増加するとともに、その機能そのものも進化を続けています。さらに、自動運転車両を使った移動サービスが、限定された地域ではあるものの2018年に商業化され、2020年代初頭にはさまざまな地域に拡大すると予測されています。こうした自動運転技術は単にクルマを安全で快適なものにするだけでなく、自動車産業そのもののありようを大きく変えていくと見られています。また自動運転車の普及に伴って、センサーなど様々な新しい技術の市場も拡大していくのは確実です。
しかし、こうした未来を実現し、確かな安全性を達成するためには適切な開発プロセスと、デバイスの品質確保が必須の条件です。例えば、これまで自動車に使用される主要な電子部品の品質はDPPM（Defective Parts Per Million、100万分の1）という単位で評価されてきましたが、自動運転車ではさらに厳格なDPPB（Defective Parts Per Billion、10億分の1）単位で管理しなければならないということがすでに決まっています。
今回のセミナーでは、自動運転技術が自動車産業をどう変えていくのか、自動運転技術を支える重要なセンサーである画像センサーはこれからどう進化していくのか、そして自動運転車で必要になる電子デバイスを始めとした部品の品質をサプライチェーン全体で向上させ、保証コストを低減するための手法について最新動向をお届けします。
しかし、こうした未来を実現し、確かな安全性を達成するためには適切な開発プロセスと、デバイスの品質確保が必須の条件です。例えば、これまで自動車に使用される主要な電子部品の品質はDPPM（Defective Parts Per Million、100万分の1）という単位で評価されてきましたが、自動運転車ではさらに厳格なDPPB（Defective Parts Per Billion、10億分の1）単位で管理しなければならないということがすでに決まっています。
今回のセミナーでは、自動運転技術が自動車産業をどう変えていくのか、自動運転技術を支える重要なセンサーである画像センサーはこれからどう進化していくのか、そして自動運転車で必要になる電子デバイスを始めとした部品の品質をサプライチェーン全体で向上させ、保証コストを低減するための手法について最新動向をお届けします。
OptimalPlus Automotive Seminar
Agenda
14:00 – 14:05
開場
14:05– 14:10
OptimalPlus Japan 株式会社 President
佐藤 憲二 （さとう けんじ）
「オープニングトーク」
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Optimal Plus株式会社 Japan President
佐藤憲二 （さとう けんじ）
東京理科大学卒業後ヒューレット・パッカード社に入社。ヒューレット・パッカードから分社後のアジレントテクノロジー社でATE営業本部長に就任。日本ヴェリジー社で代表取締役社長を経験後、アドバンテスト社にて執行役員営業副本部長に就任。2015年にオプティマルプラスジャパンを設立しJapan Presidentに就任。
14:10 – 14:40
オートインサイト株式会社
鶴原吉郎 （つるはら よしろう）
「“CASE革命”が起こす自動車産業の地殻変動と
車載半導体に求められる品質の革新」
自動車産業で「CASE（Connected,Autonomous, Shared&Service, Electric）」をキーワードとした革命的な変化が進んでいる。その変化は自動車が馬車に取って代わったのに匹敵するとも言われる。この変化の推進力となっているのがソフトウエア、ネットワーク、そして半導体や電池に代表される電気・電子デバイスの急速な進化だ。この講演ではCASE革命の「本質」を探り、CASE時代に飛躍的に重要になる車載半導体の品質について解説する。
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オートインサイト株式会社
鶴原吉郎 （つるはら よしろう）
日経マグロウヒル社（現在の日経BP社）に入社後、新素材技術誌、機械技術誌を経て、2004年に、日本で初めての自動車エンジニア向け専門誌「日経Automotive Technology」の創刊に携わる。2004年6月の同誌創刊と同時に編集長に就任。2013年12月まで9年9カ月にわたって編集長を務める。2014年3月に日経BP社を退社し、2014年5月に自動車技術・産業に関するコンテンツの編集・制作を専門とするオートインサイト株式会社を設立、代表に就任。日経BP総研 未来ラボ客員研究員。
14:40 – 15:00
休憩
15:00 – 15:50
Optimal Plus VP Research & Development
Uzi Baruch （ウージー・バルーク）
「ビッグデータ分析がもたらす自動車製造における効率と信頼性の向上 」
自動車の製造工程は今後、Industry4.0とスマートマニュファクチャリング革命により、大きな技術的変化を遂げると見られている。ここで鍵になるのは、製造や組み立てなどの工程で得られるデータを含む自動車のサプライチェーン全体を通して集められた大量のデータだ。OptimalPlusのビッグデータ分析と専用の自動車分析プラットフォームおよびソリューションを活用することで、これらのデータを日々の製造プロセスの改善や、ビジネスを成功させるうえで重要な意思決定を可能にすることができる。この講演ではOptimalPlusのTier1メーカー向けプラットフォームやソリューションを活用することで、製造効率と製品の品質および信頼性を劇的に向上させ、製品の保証コストを削減する手法を紹介する。
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Optimal Plus VP Research & Development
Uzi Baruch （ウージー・バルーク）
Uzi Baruchは R＆Dチームとプロジェクトを管理する豊富な経験を持つ熟練したハイテクのベテランです。前のポジションでは、NICE Systemsのエンタープライズ・グループのR＆D担当副社長を務め、エンタープライズ・ビジネス向けの次世代ビッグ・データ提供と分析研究を担当しました。 彼の多国籍チームは、さまざまな分野の150人のエンジニアを抱えていました。 UziはB.A.を保有しています。Uziはコンピューターサイエンスの学士号とオープンユニバーシティにて経営学を取得しました。
15:50 – 16:20
ソニー株式会社 執行役員
ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社
副社長 Mobility & IoT Solution担当
大村 隆司（おおむら りゅうじ）
「自動運転社会実現に向けたソニーの取り組み」
CASEの進化により、自動車業界全体で大きな構造変化が起きている。 自動運転社会実現に向け、センシング技術の市場要求も高まってきている。 この講演では今後の自動運転の方向性とソニーの取り組みを紹介する。
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ソニーセミコンダクターソリューションズ株式会社 副社長 Mobility & IOT Solution担当
大村 隆司（おおむら りゅうじ）
1984年三菱電機株式会社に入社後、2006年株式会社ルネサス テクノロジ システムソリューション統括本部 事業計画統括部 事業計画部長に就任。2008年には同社マイコン統括本部 事業計画統括部長を務める。2010年ルネサス エレクトロニクス株式会社 ＭＣＵ事業本部 事業計画統括部長を務めた後、同社執行役員常務に就任。2018年にソニー株式会社 執行役員就任し、現在はソニーセミコンダクターソリューションズ株式会社 副社長 Mobility & IOT Solution担当を兼任している。