機械数学

科目基礎情報

学校	大分工業高等専門学校	開講年度	令和06年度 (2024年度)
授業科目	機械数学
科目番号	R06M522	科目区分	専門 / 選択
授業形態	授業	単位の種別と単位数	履修単位: 1
開設学科	機械工学科	対象学年	5
開設期	後期	週時間数	2
教科書/教材	（教科書）資料を配布 （参考図書）田島悟，「すぐに役立つ生産管理の基本と仕組み」アニモ出版・稲本稔，「分かりやすい品質管理」日刊工業新聞社
担当教員	稲垣 歩

到達目標

(1) 生産工学を中心とする，生産管理・品質管理・価値工学について理解し説明することができる．（試験）
(2)デジタルトランスフォーメーションに対応できるよう AIによる画像処理を使うことができる．（レポート）
(3)AI外観検査技術ソフトを用いて，自らのアイデアを形にし提案することができる．（発表）

ルーブリック

	理想的な到達レベルの目安	標準的な到達レベルの目安	未到達レベルの目安
到達目標(1)の評価指標	生産工学について理解し説明することができる．	生産工学について理解することができる．	生産工学について理解できない．
到達目標(2)の評価指標	データ処理を適切に説明し，基本的なデータ処理と理解しやすい資料を作成することができる．	データ処理を適切に説明し，簡単なデータ処理と資料を作成することができる．	データ処理を適切に説明し，簡単なデータ処理と資料を作成することができない．
到達目標(3)の評価指標	AI外観検査技術ソフトを用いて，自らのアイデアを形にし提案することができる．	AIによる画像処理を用いた品質管理技術を理解することができる．	AIによる画像処理を用いた品質管理技術を理解することができない．

学科の到達目標項目との関係

学習・教育目標 (B2) （情報技術、専門工学の基礎を身につける）

JABEE 1.2(d)(1) （分野別要件－専門工学（工学（融合複合・新領域）における専門工学の内容は申請高等教育機関が規定するものとする）の知識と能力）

教育方法等

概要:

（実践的教育科目）この科目は企業で自動車の設計，車両開発を担当していた教員がその経験を活かし，生産管理・品質管理・価値工学等について講義形式で授業を行うものである．また現場での経験を活かした，報告書のまとめ方についても講義を行う．
よって本講義の目的は，生産工学を中心とする，生産管理・品質管理・価値工学について理解し工学問題に適用できる力を養うこと，確率率・統計に基づいた基本的なデータ処理を行い，理解しやすい資料を作成できるようにすることである．
また，先端の技術として， AIによる画像処理を用いた品質管理技術についても講義を行う．

（科目情報）
教育プログラム第１学年　〇科目
関連科目　設計製図，PBL，実験実習

授業の進め方・方法:

本授業では，生産管理・品質管理・価値工学等について講義形式で演習も交えながら学習する．また， データ処理と AIによる画像処理について課題を行いながら学ぶ．

（事前学習）
企業の生産システムについて興味を持つこと．エクセルやワードの基本的な使い方を理解していること．

注意点:

（履修上の注意）
本科で学んだ数学の全範囲を理解していることを前提として講義を行う．

（自学上の注意）
データ処理についての基本的な操作方法はインターネットで検索できるため，自ら検索する癖をつけておくこと．

評価

（総合評価）
総合評価＝試験×0.5＋レポート×0.2＋発表×0.3
（単位履修の条件について）
すべてのレポート，課題を提出しており，総合評価が60点以上を単位取得の条件とする．
（再試験）
原則再試験は行わない．

授業の属性・履修上の区分

実務経験のある教員による授業

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
後期
	3rdQ
		1週	モノづくりの歴史	産業革命やデジタル革命によりものづくりがどのように変化したか説明することができる．
		2週	AIによる画像処理を用いた品質管理技術	AI外観検査技術ソフトを使うことができる．
		3週	AIによる画像処理を用いた品質管理技術	AI外観検査技術ソフトを使うことができる．
		4週	AIによる画像処理を用いた品質管理技術	AI外観検査技術ソフトを用いて，自らのアイデアを形にし提案することができる．
		5週	AIによる画像処理を用いた品質管理技術	AI外観検査技術ソフトを用いて，自らのアイデアを形にし提案することができる．
		6週	AIによる画像処理を用いた品質管理技術	AI外観検査技術ソフトを用いて，自らのアイデアを形にし提案することができる．
		7週	AIによる画像処理を用いた品質管理技術	AI外観検査技術ソフトを用いて，自らのアイデアを形にし提案することができる．
		8週	AIによる画像処理を用いた品質管理技術（発表）	これまで取り組んだ内容を審査員に対して説明することができる． 到達目標（2）(3)
	4thQ
		9週	生産工学とは	生産工学を中心とする生産管理・品質管理・価値工学について全体像を理解することができる．
		10週	ビジネスモデルとサプライチェーン	ビジネスモデルとサプライチェーンについて理解し，生産方式による違いを説明することができる．
		11週	生産技術	動作研究と時間研究を中心に生産技術を理解することができる．
		12週	品質管理	品質マネージメントをはじめとする品質管理全体について，理解し説明することができる． QC７つ道具，新QC７つ道具について理解し，適切に使うことができる．
		13週	価値工学	VA、VEについて理解することができる． 価値の生み出し方について，考え提案することができる．
		14週	トヨタプロダクトシステム	トヨタプロダクトシステムについて理解し説明することができる．
		15週	期末試験	到達目標(1)
		16週	期末試験の解答と解説

評価割合

	試験	レポート	発表	合計
総合評価割合	50	20	30	100
基礎的能力	0	0	0	0
専門的能力	50	20	30	100
分野横断的能力	0	0	0	0