Your cart is empty.
Keep shopping
簡単に数理最適化アプリが作れる！製造業における数理最適化の活用術
Highest Rated
899 students
簡単に数理最適化アプリが作れる！製造業における数理最適化の活用術
-クラウドを活用した迅速な数理最適化アプリケーションの提供-
Created byMasahide TAKASUKA （高須賀将秀）
Last updated 5/2025
Japanese
Japanese [Auto],
What you'll learn
- 数理最適化の基本概念と定式化手法を習得し，目的関数と制約条件の適切な設定方法を理解できる
- Excelソルバー，Python in Excel，Streamlitを用いた各種数理最適化の実装方法をマスターできる
- 製造業における材料切断，生産計画，スケジューリングなど具体的な最適化事例を分析・解決できる
- クラウド環境（Snowflake，Azure等）で数理最適化アプリケーションを構築・デプロイできる
- 大規模な最適化問題に対する実践的なアプローチと解決策を考案・実装できる
- 最適解だけでなく，複数の実行可能解を保持・分析する方法を理解し応用できる
Explore related topics
Course content
8 sections • 22 lectures • 4h 15m total length
Requirements
- Excel（特にExcelソルバー機能を含む）の基本操作ができること
- Python in ExcelまたはPython/Anaconda環境を利用できること
- 基本的なプログラミングの知識があること（Pythonの基礎文法）
- 「明日から役立つオペレーションズ・リサーチ概論」の受講経験があれば望ましい
- クラウドサービス（Snowflake，AWS，Azure，Google Cloud，GitHub）のアカウントがあれば実践的な演習が行いやすい
- Streamlitの基本的な使い方を理解していると学習がスムーズ
Description
本講座では，製造業における様々な課題を数理最適化で解決するための実践的知識とスキルを提供します．
基礎理論から始まり，Excel，Python，Streamlitを用いた実装方法，
さらにはクラウド環境でのアプリケーション構築まで段階的に学習できます．
材料切断最適化，生産計画最適化，スケジューリング最適化など具体的な5つの製造業の事例を通して，
理論と実践の両面からアプローチします．
数理最適化の未経験者でも，各ステップを丁寧に解説するので安心して学習できます．
さらに，実社会での最適化問題特有の課題や解決策，複数の実行可能解を保持・分析する方法など，
実務で本当に役立つ知識も習得できます．
Snowflakeやクラウドコンテナを活用したスケーラブルな最適化アプリケーションの開発・デプロイ方法も詳細に解説します．
理論だけでなく，すぐに現場で使える実践力を身につけたい方に最適な講座です．
Who this course is for:
- 数理最適化の基礎から応用までを体系的に学びたい製造業の技術者・管理者
- データサイエンス・AIの知識を持ちながら，より確実性の高い数理最適化手法を習得したい方
- 製造現場の課題を数理的アプローチで解決したいと考えている実務家
- クラウド環境を活用した最新の数理最適化アプリケーション開発に興味がある開発者
- デジタルトランスフォーメーション推進担当者として製造プロセスの効率化を目指す方