廃止されたページ。
コーンズテクノロジーの関西電機工業の記事が掲載されたブログページ
今回関西電機工業の開発商品としてコーンズテクノロジーのオンラインショップにブレイクアウトボードも掲載されました。
大阪工業大学の公式ページにも関西電機工業との取り組みの内容が掲載されています。
2021年12月26日日曜日
米国FLIR社の開発ページは会社合併により廃止された様です。
2021年12月17日金曜日
Matlabの制御工学
制御工学もシミュレーションで確認すつのが普通でかなりの部分がコンピューター上で確認するのですが、当然ソフトの操作の理解や運動方程式や物理計算式の理解が出てきますがもう理解するのは限界を感じています。
現場で実践している人は自分でスクリプトを組んでどんどん最先端の技術を導入しています。
特に自動運転や自律ロボットはAIを組み入れて凄いことになっています。
ハードの計算能力や次々と新しいセンサーが出てきています。
ある程度基本的な部分はなんとか理解出来ますが、プログラムに関しては組み合わせがほぼ無限に存在する感じです。開発なのでそれぞれのエンジニアで独自の開発をしています。
コードを見ても理解不能です。
とりあえずMatlabを始めましたが、かなり高度はソフトです。通常の配列の扱いより行列の取り扱いに慣れる必要がありまた制御の為のコンポーネントの設定はサンプルを真似るくらいしか出来ない位に数学や物理の理解が必要です。
先ずは会社の太陽光発電量を可視化してそのデータから当日の晴れかそうでないかと予測して充放電をするソフトの解説を応用してみました。
CSVデータとMatlabに取り込んで欠損データを補完してスペクトルアナライザーに掛けてみました。Simuilinkという解析ソフトを使いました。
https://youtu.be/GTpP3Agz3L8
次にsolor = fillmissing(solor, 'previous')と入力して欠損データを補います。
Simulinkの乳力をt,solorに変えてGainを１０に変更その結果はこの通り
社内で電力量で判定出来るのでは？との事ですが、どの程度の間隔でどの閾値で判定するかを決めないといけません。過去のデータを一つ一つ調べる事は実質無理です。また天気予報を使うにしても確率をどう取るかです。一つ一つ閾値を決めるのはかなりの手間です。やってみれば分かります。
今回のDSPのスペクトルアナライザーなら２５％閾値でローパスとハイパスのフィルターで１２サンプル（３時間）でサンプルデータも会社のデータも見事に分ける事が出来たのでどこでも使えるモデルになっています。
今後蓄電池は増えて太陽光用の蓄電池システムも出来るでしょう。
このシステムなら基本の蓄電池のバッテリーマネジメント（過充電や過放電の機能があれば）太陽光にこのシステムのスイッチをつければシステムとしてはほぼ問題ないのではないでしょうか？
2021年12月7日火曜日
秋の散策
大阪城の外堀を散歩して視力の違和感を感じながら物思いに耽っていました。
自然の風景は直線的なものは無くビルの窓や看板だけ歪んでみえます。
パソコンの画面を見ながらの仕事は辛く感じますが、ゆったりした時間の中だと歪みも少し許せるような気がしました。術後の目とこれから長い付き合いになるので仲良く過ごしていけたらと思います。まだまだ落ち込んだりする事はあると思いますが人生半分過ぎたのでいま残っているものを大事にしたいと思います。感度も悪く見づらい事もありますが労っていきます。
今までとても優しく励まして頂いている方々に感謝が気持ちが絶えません。まだまだへこたれている姿を見せると思いますが前を向いている姿をお見せ出来ればそれが、その方々への私のお返しになると思います。いつになるか分かりませんが見守って頂けると幸いです。
2021年11月11日木曜日
そもそもなんで電力予測？
電力を予測したから電気代が下がるのではありません。
翌日の電力が多くなるもしくは少なくなることが分かればそれに対処して対策を取る事が出来ます。
それではスーパーのオーナーは電力を予測するより来店者数の予測や売上の予測の方が良いのでは？
その通りです。でも電気を扱う会社なので電力をメインにして予測をして行きます。
スーパーの電力が増えるという事はエアコン、冷蔵庫、冷凍庫の稼働が増えるという事になりますが、気温変化による電力を除けば来店者が増えてエアコンの出力が上がる若しくは冷蔵庫や冷凍庫の商品の出し入れが増えるという事は冷蔵冷凍食品の売り上げに相関関係が出る事になります。
その傾向がが分かれば電力予測で来店者数や商品の売り上げ予測もある程度は出来る事になります。
目的変数と説明変数が増えると解析が難しくなるので電力と何かの予測と言ったシンプルなものにしたいと思っています。
例えば電力消費と冷凍食品の販売量の相関みたいなものを考えて食品ロスを減らすといったものであればスーパーのオーナーだけでなく来店者（消費者）にも役に立つでしょう。
出来れば入力データと出力データもシンプルに予測出来る方法を考えます。
工場の電力予測はそれぞれの工場の製品によって目的変数も説明変数も変わってくるのでどの様に進めるかもこれから考えてみます。
単純な電力予測から出来そうか事をゆっくり煮詰めていく形になると思います。
電気代を減らすといった事だけでなくSDGｓの様な環境負荷を減らす考え方に基づいた成果になる様に進めて行きます。
2021年11月6日土曜日
高校生とのプロジェクト
電力予測はそれなりに資料やサンプルがあり、ある程度のものは出来そうな感じがあります。
自家消費の付加価値として発電や消費予測から効率良い制御を考えていましたが、何か気持ちの引っ掛かりがありました。
大工大とのアーリーアダプターのプロジェクトで自分のアイデアがワクワクするかというと、そうでもなく学生のアイデアが逆にキラキラする事に気がつきました。
今回学生の方々と直接お話する機会があり、それぞれの学生は現在の社会の課題に真剣に考えている事を強く感じました。
若い人の思いつきは荒削りですが、大人の考えたアイデアは結局実現していない事が多く問題を解決出来ていない事が多いのも事実です。
であれば新しいアイデアを時間を掛けて試行錯誤しながら課題解決に挑戦しても良いのではと思って、人工知能コンソーシアムを通じて高校生と電力予測の共同研究の提案をして賛同して貰いました。大阪商工会議所を通じて高校生と詳細の打ち合わせの11月にする事になりました。
高校生に企業が電力予測のオファーをした訳です。”面白そーっ”と反応したお顔がキラキラして可能性をより一層感じました。
今回人工知能コンソーシアムミーティングのZoomは農業の課題解決に取り組む鳥取県の高校生も参加しており地元の農業の課題解決のアイデアを次回のAIアイデアコンテストに提出するそうです。
人工知能コンソーシアム会員のアドバイスは若い人の最初の思いつきを大切にする様にとの事でした。大人の提案は既知のアイデアの寄せ集めで実際には課題解決が出来ない事が多いです。
印象深い会員から学生へのメッセージで、
例えば、昔の日本はテレビや自動車を主な産業としており。より機能的な製品や快適が製品開発をしてきました。今の若い人が自立して生活するときに車やテレビを買うかというと、そうではなく情報取集のパソコンやもっと便利なスマホを買うのが現代の常識です。
今の大人はテレビや自動車をより良くしていく事は出来ますがスマホをより良く便利にする事は出来ません。今の日本はこれからの社会に必要なものを作ることが出来ないようになっています。
これからの時代は若い人が主体的に考えて課題解決することが良いに決まっているという結論になりました。
私が引っかかっていたのは、正にそのことでした。もう私の考えは古びて使えないアイデアです。
失敗しても新しいアイデアで問題解決を高校生と進めようと決意しました。
高校生といえども大人顔負けの実力です。
2021年11月3日水曜日
2021年10月30日土曜日
アーリーアダプターコミュニティ
大阪商工会議所、大阪工業大学と一緒にサーマルカムのアプリケーションの提案を学生にお願いしています。
その際機器を貸し出して実際使用して企画してもらう事にしました。
若い人のアイデアは斬新でエンターテイメント的なアイデアもあり楽しいです。
学生とのコラボはいい刺激になります。大人の企画の様に事細かく条件を決めるより自由な場の方が良い結果になりました。
このまま続けて頂ける学生に機器を引き続き貸し出して校内や自宅で長期間使用して貰って改めてアイデアを確認してみるのも面白いかもしれません。
サーマルステレオカメラも改めてリリースしようと思います。その際のモニターも折角なのでお願いしようかと思います。
2021年10月22日金曜日
何が出来て何が出来ないか？
ある程度視力は回復しましたが、以前と同じ様にはいきません。
以前出来ていた事ができなくなるのは仕方がなく、それに執着しても意味はないですが、まだ気持ちが落ち着いていない証拠なのかもしれません。
以前と同じ様にしていても、それ程結果に影響しないとも思っています。そもそも実力の問題でやり方次第なのは変わりません。
統計学や確率の事を学んで、その知識を実務に生かす段階なので工夫して進める様にします。
でも皆さんの為になにか役に立ちたいと強い思いはあります。時間は掛かりますが。
2021年10月17日日曜日
データサイエンスプラン
データサイエンスプランの認証状が届きました。
少し複雑な気持ちがありますが、今後の仕事の流れからホッとしているいます。
ただ実務のスピードは体調や今後の回復具合に左右される不安がまだあります。
まだ不安が大きいです。記述統計で何かの役に立とうと思います。
2021年10月14日木曜日
記述統計
これまでに出荷した製品を出荷場所別、容量別、主な客先別を年度、月別に分類すると見えてくるものがあるように思います。
容量別で平均や中央値を取ることで容量別の平均価格の変遷が年度単位で見えれば客先の動向も見えるかもしてません。勘ではなくデータで事象を捉える事は今後ますます重要です。
統計学はその為の学問です。また推測統計、確率論＋線形代数がAIに直接結びついています。
製品価格はオプションで同じ容量の製品でもばらつくと思いますが、今後の概算価格の参考になると思います。
見積もりは現状経験値から時間を掛けて担当者が出力をしていますが、標準化と条件の整理で概算価格の見積もりはAIで出せれば遅くまで残業することを避けれます。そのAIプログラムについてはまだわかりません。
その時間で社会や顧客に本当に役立つ創造的な仕事ができると思います。
人のミスを防ぐにはデータを同期、共有、アラート等のシステムを活用すれば今より改善すると思います。ここは少しコストが掛かっても導入すべきと思っています。
社内の意思の確認や会議にあまりにも紙媒体が多い様に思います。ただ単に減らせば良いというのではなく工夫をして理解しやすくする事がこれから求められると思います。
日本のデジタル化が遅れるのは保守的で前例に重きを置く事と言われ続けています。
これをデータサイエンスで解決出来ればと常々思っています。
2021年10月9日土曜日
術後の経過
手術をした病院の再検査は１１月１日。そこへ紹介した病院で今後の経過観察を継続して診療を受ける事になり早速診療して頂きました。手術自体は良好ですが容体が安定するのにまだ時間が掛かるとのことでメガネの処方が１１月４日になりまだまだ不自由が続きます。
てものの文字の確認が１００円ショップの老眼鏡と虫眼鏡で誤字脱字は以前からありますが読み辛い文章はご容赦下さい。
相変わらず痩せて見えるのと罫線の歪みを受け入れる訓練中です。
手術前から老眼等でよく見えていた訳ではないのでくよくよしないようにと思っていますがなかなか心は正直で落ち込みます。
見づらいと言えば同情されますが、痩せて見えると伝えると相手も気が楽になるようなので現状を伝える時は痩せて見えると言うようにしています。
もう少し容体が安定してからの仕事の進め方に不安があり、今までのようにガンガン検索してことを進める方法は今後の生き方を左右するので少しづつ負荷を上げながら様子を見るようにするつもりです。
個々の目標と仕事の進め方を考えています。大きか目標に関しては継続出来るかどうかを良く考えないと負荷だけが大きくなるので取捨選択するつもりです。
記述統計はデータサイエンスの基本的な部分なので会社の既存のデータ分析を進めようと思っています。これは見積もりの指標であったり利益の推移等で直接の役に立つ可能性がると思っています。手法が色々とあるので復帰後に調べる事します。
今は頭の中でこれまでの知識で整理をするようにしています。目の負担を極力少なくしています。
2021年9月30日木曜日
網膜剥離、罫線の歪み
個人的な事ですが、硝子体手術を受けました。黄斑まで影響がでたので😊真円が縦の楕円に見える後遺症で顔が面長に見えます。横顔はもう少し違和感が出てきます。
執刀医には光を取り戻して頂いたので感謝しかありません。看護婦や介護士の方々には感謝と仕事の大変さを目の当たりにしました。
サーモグラフィーで院内の転倒検知がありましたが、今回睡眠がうつ伏せが必要で２時間おきに看護婦の方が確認されていました。その様な用途等にも応用出来ないか考えてしましました。
新しい技術が大変な仕事の負担を軽くする意味は大きいと感じました。ビジネスより社会貢献に意味をより強く感じます。
１００％元に戻ればその様な考えにはならなかった様に思います。
たらればの話は無意味です。ただ自分と向き合う時間が欲しいです。
視力に不都合が出ましたが、これまで見えないものが見えてきたのも事実です。
上司、同僚、友人の励ましは何よりも変えがたく会社もよくして頂いて、何かの形で恩返ししたと思います。もう少し時間がかかります。
今は治療に専念したいと思います。
2021年9月6日月曜日
design docもどき
一応役に立つ電気機器開発をゴールとしていますが、 一人で出来ることに限界がありソフトウェアは高度に複雑になっています。それらをスクラッチで作る事は実質無理です。ベンダーに依頼するにも当然それなりのコストが掛かります。
オープンソースを避けて通れないと思います。使いたいソフトが商用を許可しない場合もあり
ライセンスの取り扱いだけでもガイダンスがあります。
https://www.softic.or.jp/ossqa/all_180328_mc.pdf
ログを取って可視化するだけで有償で商売が出来ているようですが、海外メーカのサービスがオープンイノベーションでよく考えられているサービス（無料でクラウドでデータ管理＋スマホアプリも付いてます。）なので国内のサービスが見劣りします。
付加価値としてこれらのオープンソースソフトウェアを取り入れるにしても法的な理解が無いととんでもない問題になる事になります。
もう既にOSSを利用していて法的な問題が難しく全てをクリアーしているかどうかわかりません。特に機械学習、深層学習はOSSそのものでAIを謳う以上OSSを理解して利用する事は必須うです。
私が考える結論は社会貢献をする為ソースを公開してOSSに貢献した個人や組織に対価を払えば問題はないと思います。ライセンスをよく理解して選定する事は最優先です。
オリジナルソフトを開発した個人や組織に対価を払うことで優れた人材と協業できるメリットは大きいと思います。作りたい製品をデザインしてベンダーと話し合って理解して目的のサービスを作ることはリスクがあります。
特許や独占といった方法は使えない反面、趣旨に賛同する人が改善の提案をしてくれるかもしれません。素晴らしい社会貢献であればですが…
上記を考慮した上で、機器やサービスを組み込むにはそれらを有償で販売は難しい（当然オリジナルのソフトを改変して利益を得る事が許されるとは思いません。）
現在競合他社がその様なサービスを出していないのでOSSの扱いも含めて試行錯誤です。
既存の機器に接続する方法を考えて、インターフェースまではオプションとする。
OSSを組み込んだ機器はユーザー対応にする。もしくはオプション対応にする。サービス（工賃）は有償。
今考え中のサービスはOSSを組み込んだものも考えているので具体的になれば少しずつ法的な部分をクリアできる様に相談して進めようと思います。
充放電のシーケンスはOSSを使う事を想定しています。そのオリジナルの作者に使用許諾と場合によっては費用の確認。バグ等の問題はついて回ります。シーケンスが起因する機器の損傷にエネルギー密度の大きいバッテリがあるのでエンクロージャーの国内規格をクリアーする必要があるので製品はそれなりのコストとリスクは伴います。バッテリー自体にマネジメント機能があれば商用との切替のシーケンスを賢くすれば何か出来そうな気がします。
と言うか、海外製の機器が輸入されて来たら同じ様な考え方は出て来てだんだんそれが一般化するというのはPCSで実証済みで日本のメーカーが当局の規格は時代遅れなのできっとそうなるとみんな思っている。現状相場を半分にしないと普及は進まないと思います。
あとは運？
W単価半分ですね。取り付けも簡単ですし。
住宅地等は消防認定の箱が必要か？
火災予防条例に定められている4800Ahセル以上の条例キュービクル式蓄電池設備がどの様に対応出来るかがポイントですね。いっそ認定を取得？
出力のコントロールはそう簡単ではないですが、そこが知恵の出しどころか？
OSSの取り扱いを正しく対応することが理解されれば海外も含めて協業の可能性は広がると考えています。
有意義な課題に挑戦することで継続して完成度を高め他社と差別化でき朝礼で唱和する社会貢献ができと思っています。
2021年8月29日日曜日
試験結果
数学3教科は受験せず。後期に受験する予定。
自然言語学とユーザ調査法の2教科が不合格。後期に再受験可能ですが、受験はしないと思います。
今回バラエティーを考えて教科を決まました。不合格の教科も含めて色々な勉強が出来た事は良かったです。当初期待していた様な内容でない教科もありましたが、必要な勉強は続けていきますが、大学の授業に拘る事無く理解しやすい方法を試していきます。
YouTubeの様な媒体で工夫をした授業やカテゴリーに拘らない事を教えてくれるものが沢山あります。
想像力があればもっと以前に興味を持って勉強できた様に思います。
今回AI＝人工知能と言ったことからデータサイエンスに興味を持ち学び続けていますが、微分積分、線型代数、統計学それぞれの教科が具体的にどの様な役に立つかを理解して勉強すると理解は進みました。
自然現象を読み解く為に生まれた科学や数学は以前より複雑なものを理解出来る様になったと思います。死ぬまでに知れて良かったと感じています。
それを理解しなくても日常の生活に支障はありませんが、理解する事で見えてくる事も多かったのでこのまま死ぬまで学んでいこうと思います。
長くなりましたが必須科目と選択科目を必要な単位数取る事が出来たので当初の目標のデータサイエンスプランのエキスパートの認証を申請中です。
2021年8月20日金曜日
行列基本変形の計算式は動的に動きませんが方法を探しています。
３D画像編集している人が行列が画像編集にどの様に作用しているかを解説していてその中で丁寧に簡単なスクリプトで説明していたのでgoogleスプレットシートで同じ様なものを作ってみました。しかし只の解説動画とは思えない程の数学に知識（経験）とプログラムのセンスです。かなりの秀才レベルです。
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sajsegbo6U3tPYQfF3T_f_6z8Ge4bSDD9PSe6nGutp4/edit?usp=sharing
もう少し数学基本続けないと話についていけない。行列の掛け算は掛ける方向で結果が違うのはわかっているつもりですが。単位行列を左からかけると行に作用して右から掛けると列に作用するのは新鮮な感じです。
微分してますがこれで予測できそうな感じですが、いまいちイメージがちょっと違うようなのでもう少し調べます。
GeoGebraと言うオンライン数学アプリで解析をしている人が参考になっったので少し今のイメージをテストしてみました…
スラーダーbで同時に動く様に設定したのでaは無効にしています。
やはり実装するにはそれなりに近い実装例を探さないとスクラッチで作れる気がしません。
2021年8月11日水曜日
開発における著作権や規制等の法的問題。
AIメンテくんはソフトウェア開発は全てオープンソースを使っています。
その為改変した内容も含めて全て公開する義務がありそれをソフトの中でとのライセンスかを明記しています。
GPL（GNU General Public License).*2017/8/28,2017/10/19,2018/2/19
業務に使う場合を除いて改変も公開も自由にしています。業務に使う場合もこちらに対して報告義務があるだけで今回作った部分も含めて著作権等はありません。
こちらの作った部分だけの著作権はこれらのライブラリーを使う上では認められられていません。ソフトウェアが公共の利益にかなう様にその様に法的に世界で認められています。
一からスクラッチで作れば著作権を主張出来ますが、高度にインテグレートされたソフトウェアを作るにはそれなりの規模のスタップと検証に膨大なコストが掛かります。
今回はオープンソフトを使った製品として販売する事に法的に問題はありません。
ハードウェアも技適等の国内の機器に関する規制にも合致しています。
さて、３Dデータを使った製品のプレゼンテーションを試作しています。
そこでGoogleアースを使って製品データを合成しようとしています。
ここで著作権の問題があります。
今後グーグルが著作権フリーにする事も考えられます。少し調べていると過去それを繰り返しています。そうなればもっと簡単にデータを変換する事ができると思います。
これは今回放送大学でもGISの講義を受けました。Geographic Information Systemはイキリス由来のオープンソースソフトです。
著作権を回避しようとすると建物の凹凸を使ったデータ。
上空からの平面写真は政府の衛星からのデータなので著作権フリーです。
業務で使うツールは細分化されてきているので有償の完成ソフトは無く業者に依頼するにしても仕様書を作るには最新のソフト事情の知識がないと費用対効果は難しいです。
オープンソースを作って同じ様な業務改善をされているものを参考にしたものを作ってみましたが、JavaScriptだったりPythonだったりと社内の業務に合わせて変更は普段作業している以外の部分はわからないので上手く動かすのに結構大変でした。
今は開発がメインなのでこの作業はしない様にしています。
当然ですが法的な問題は意識して調べて問題ない様に心がけています。
しかしながら日本の規制は技術の発展という意味ではマイナスです。特区や特別法を見ると反対に問題が起こりやすい様に感じます。社会がもう少し寛容でなければ結局は後進国になってしまいます。過去の栄光に甘んじているから今取り残されているのはこういうところからも感じます。法的な問題がグレーの部分は少し積極的な解釈をする様にしたい気がします。
この３D化の法的な問題提起をされているサイトがあったので貼っておきます。
2021年8月10日火曜日
AI開発にはMatlabが必要
AIメンテくんは機体が行方不明になった原因が不明な為、当面開発を保留します。
３rdパーティー製のソフトとDJIの機体の情報の取り合いにバグがある様に思いますがDJIのソフトでないのでオートパイロットを使わなければ問題無いと思います。電波の干渉についてはMatlabのオプションの解析ソフトにRF用を選択して少しは解析していこうと思います。
現在考えている電力予測についてはカルマンフィルターを応用できるのではないかと考えていますが、その確認にMatlabを使おうと思います。カルマンフィルターについてはMatlabに解説があるのでそれらをベースにしようと思います。
今回にぴったりなデモが
黒の線がIMUのデータ（だんだんズレてきます。）GPSは点でばらついています。
赤の線が補正されたデータ。
GPSだけだとトンネルに入ってしまうと位置を見失います。それを加速度計と距離計のデータの共分散をとって補正しています。この入力をPCSと本来の発電所の太陽の日の出と日の入りから計算した発電量のモデルを共分散をとることで予測が出来ないかを検証していきたいと思っています。
Jupyter notebookは無償で少し触っていますがサンプルやコードはインターネットから拾ってくるしかありません。
あくまで仮定で誰かがこの仮定で作ったAIは存在していない様です。調べていますが海外の論文全てを調べた訳ではありません。
AIデータの解析をするベースとしては色々とソフトがありますが、良く使われているのはJuypter notebookという主にPythonの仮想環境を作って処理を実行して結果をグラフで表示する方法が使われています。Pythonを使いこなす必要は当然ありますが、AIメンテくんはC言語やLinux環境で実行するのでこれだけでは不十分です。
今回の授業でRと言う統計ソフトも使って授業をしました。機械学習のライブラリで一部Rソフトが使われていますが、推測統計の応用としてAIの機能が使われている
そもそも一からコードを生成することが出来ればJuyper notebookで良いですが、強化学習や最適化の基礎を押さえながらの作業は有料ソフトのチュートリアルがないと私のレベルでは自ずと限界があります。
多次元データを動的に処理する機能もあります。
Matlabはソフトと対話形式で解析を行うのでエンジニア初心者には親切で実際エンジニア大手でも導入されているソフトです。当然使用料は相当な金額のライセンス料が発生していると思います。
因みにこのJupter notebookのコードで有名なAtsushi Sakaiさん（下記コード）に大阪商工会議所のAIコンテストに入賞した際はツイッタで呟いて頂きました。
関西電機のAIに関するアカデミックな情報はAtsushi Sakaiさんのツイッタで入手しています。
そこで今回放送大学の学生ライセンス価格での予算をお願いします。
2021年8月8日日曜日
残念なIT化、DX
今可能性を進めている新しい技術、AIやDX（IT化を今風な言い方をしているだけ？）は現状の業務改善に役に立つ事ではありませんが、最新の技術や知識は十分に学んでいます。
新しい技術の入手や理解が無ければ会社は衰退すると思います。
情報技術の根本は完全性（改竄や過不足の無い情報）、可用性（必要な時にアクセスできる）、機密性（必要で無い人に漏れるリスクが少ない事。）です。
①印刷物はそれら３つを満たす事が難しい。
会議で資料を用意して会議後に内容が変われば会議後にそれが満たされた印刷物が全ての人に配られて全ての人が確認するまで完全性は保たれません。
印刷物は業務の中で全てアクセスする事は難しい。
印刷物を金庫に入れる？機密性は期待できません。
②IT化はインターネット、eメール、サーバーとクライアント、業務ソフトの導入やキーボード操作でした。簡単でキーボード操作が出来て大まかなシステムがわかれば誰でもできます。
DXは情報の同期一元管理、クラウド化、機械学習を使った情報処理、情報端末の更新。
いつまで紙媒体をキャビネットに収納して処分するといった事を続けるのでしょうか？
印刷する際は紙がもったいないので裏紙を使えと言う人は正しい事なのでしょうか？
それを是認する管理者の意識に問題はないでしょうか？
一度ブラウザーで”残念はIT化”を検索してみて下さい。いろいろな会社のいろいろな立場の人が上記の事柄を記事やブログで書いています。
それぞれの業務の人が伝票に領収書を付けて書く事でどれだけの時間を掛けているか時間中のコストを可視化するとどの様になるでしょうか？
言った、聴いていない、紙が回ってきていない、その解決に打合せを続ける事は直ぐに下記結するわけではないですが、新しい技術を試して見る価値はあると思います。
諸悪の根源はオンプレミス（社内サーバーをSQLで運用していることから変化していない事です。）導入当初は画期的なシステムであったので尚更時代が変わって新しい技術が出てきても
問題を理解出来ていないからです。
今のオンプレミスの環境をセキュリティーソフトで運用していることはクラウドを運用するより優れている訳ではなくむしろ上記弊害を助長しています。
私が作った社内のスケジュールデータをスプレッドシートにコピペしてGoogleカレンダーに同期させるスクリプトは最低週に２回手作業で更新しないと意味を為しません。
Microsoft365と言うクラウドサービスを導入すればある程度は解決すると思います。メールの不必要な転送や見落としも減ると思います。
Exchangeサーバーをクラウドで運用する事は私自身がシステムを試用して前職経営者に説明しました。その提案も７年前にしていますが、理解されていません。
たった一人当たり５００円／月のコストが掛かるだけですが、その費用対効果を理解されないからです。完全性 可用性 機密性をサービスにする為にどれほどの技術とコストが掛かっているか勉強しないと理解されないのは残念です。
昭和、平成、令和と時代は変わって人工知能や自動運転が現実化してきているのに印刷物を使ってそれを収納するキャビネットを購入してそれを整理する業務があるって良い事なのでしょうか？
決まりだから仕方が無いですね。でも毎日、みんなが疑問に思わないのかと思います。
時代や技術は変わっていきます。
変わらないので過去も未来も情報の完全性 可用性 機密性です。それをコストと労力を掛けて導入するのは企業の義務だと思います。
2021年7月29日木曜日
社内DX②
VRを使った実験を続けています。
先ずは大阪教育大学のインターンとCADデータとVRの融合。
CADデータの寸法は間違っていませんがVRと合成するとグランド原点と縮尺があっていません。時給を支払った作業ではないのでしょうがないですが、もう少し踏み込んで調べて欲しかったところです。
UnityというソフトとオートCADで建築のVRのシステムを使いました。
インターンは学生なので費用は発生していませんがそれぞれのソフトは３０万／年間掛かります。設計事務所が建築基準を満たすソフトなので特に高級と言った訳ではありません。
今回私も放送大学学生になったのでダウンロードして色々試していますが高機能なので操作するだけでも大変です。
実現しようとしている内容はそれほどのレベルを必要としていないのですが色々な組み合わせがあり苦労しています。時間を見つけて少しずつです。
iPhone１２PROに搭載のLiDER機能(3Dスキャナー）を使って工場のデータを取りました。
製品もスキャンしてblenderというソフトで合成しましあた。
インターンが作ったCADデータも縮尺やグランド原点も問題なく取り込めました。
この組み合わせでイメージしていることを実現することができそうです。
操作を動画にしました。
アップロードする為解像度を落としています。
これで現場での改造工事に使えないかを検証しています。
因みに寸法精度は１m /１cm以下です。その誤差のほとんどは手ブレによるものなので、安定させてデータを取り直す準備をしています。
３Dデータをブラウザーで表示するには月額の費用が必要ですが、試用版で月一回データアップロードが無料なのでそれを使っています。
もう少し作り込めば工事や社内研修用に使えると思います。
営業のツールになるかもしれませんし、これを実現出来れば中小企業レベルでも立派にDXが実現出来ている証明になると思います。
2021年7月24日土曜日
単位試験終了．．．
中間試験はオンラインで対等提出でしたが単位試験はマークシート方式でした。
コロナ禍の為自宅で答案用紙を印刷して提出の為時間の制約が無かったので今回の合格点は可なり高くなると思われます。一応注意深く回答しましたが、さてどうなるでしょう？
数学は受験せず、必須科目の数値の処理と数値解析は提出しましたが微分積分や線型代数を良く理解出来ていないのに共役勾配法の計算としないと分からない問題が出るくらいなので半分も正解していないと思います。それ以外はオンライン教科5科目と放送授業12科目は提出しました。7日間の間、土日も一教科は解答してそれ以外は２～3教科がやっとです。
授業を考えて受講するより試験をこなす事になり多くの教科を受講したのは良かったのか悪かったのかです。それぞれの授業の特徴や何を学べるかが理解出来た事が成果ではありますが、内容を理解するにはユーチューブ一番かもしれません。海外の内容を含めれば目的の授業は分かり易く豊富です。
統計に関しては以前のマンガの方が理解しやすいと思います。授業は時間的に内容的に制約がある為とはいえ資格を取得するのであればそれらを組合わせた方が良いでしょう。
＋Rで学ぶ確率統計（'21）の講義がありましたが、Rソフトを使った授業なので教科書はありません。
こんな感じで関数と使った予測処理も出来ます。
大学は講義なので研究するのが目的で高校までの授業と言った捉え方自体が間違えなのでしょうが、学ぶこととその費用を考えると今回考えさせられました。
必要な部分は今から復習です。取敢えず連休が明けてからです。分けて受講しても結局は同じ結論になるので今回はこれで良かったという事❓
記憶力の衰えと本来賢くないので辛い試験期間で只今もぬけの空…状態です。
2021年6月20日日曜日
会社にとってのAIやDX
AIを理解するのに画像認識は良い勉強になりました。
もちろんこの分野も深く掘り下げる事はより良い理解にも役に立つ事は間違いない。
深層学習、強化学習と基礎的な理解にまだまだですが、これは残りの人生の勉強課題になると思います。
元々の目標である中小企業のAIやDXについては上手く行きません。
やはり社内の理解を進めて行くために啓蒙活動が必要と感じています。
アマゾンやソラコムの様に確かな技術でレベルの高い製品を作っても使いこなすレベルの高い顧客がいないといろいろなものがよりよく変わって行きません。
一般の人たち（社内）は便利さだけを追求して必要に迫られないとその技術を理解しようとせず。使いたい時に自分の要望にあったものを選択するだけ。もちろんマーケティングやユーザ長調査法等を学んでいるので人は動物であり欲望が根本になります。
インターネットで知った便利な機能を使うために。ネットサーフィンに相当の時間を掛けています。
さて、仕事でAIやDXを使いこなすのは個人の場合と少し違います。そこにはその先の顧客がいてその内容の説明義務やそもそも理解して導入しないと使いこなせる訳はありません。
特に数学や統計の基本的な要素を理解しないとデータの取り方や目標設定もままならない。要はデータ分析に必要なデータではないデータを使うと結果が出ない事がとても重要です。
なのでAIやDXがすごい技術で便利な未来の技術といったイメージからよく理解して導入するには理解する人を増やしていく啓蒙活動は非常に重要だと感じます。
インターネットやメールが電話やファックスより便利に導入されて技術をより理解したらインフラとして欠かせない要素になった様にただ単に使うからより理解して使いこなすに変えていかないといけません。
それ以外に生き残っていく方法はありません。
街中の本屋さんの様にネットで便利に本が買える様になると本屋さんは無くなってきます。
今の仕事がその様になる事は１００％無いとは思いますが、今のままで生き残っていけるのでしょうか？
海外からの製品は規制によって守られているだけで今のうちにレベルを上げないと街中の本屋さんに近づく様になってしまいます。
一生懸命に働いているいるだけでは生き残っていけない世の中な様に思えます。
社内講習の様な催しにしても現状では業務の一環として仕事が増えたといった感じで目的達成には程遠い結果になりそうで起爆剤の準備を進めています。
個人的な見解ですが、この催しの成否が今後を大きく左右すると思います。
2021年6月1日火曜日
Pythonと言う言語
人気の言語で色々な事が出来る言語である反面、この言語が苦手とする部分で限界があると言われる事もありますがそもそも1つの言語で全てを完結する事自体無理があります。
古くはC言語でさえ時代にあわせて少しずつ変わってきています。コンパイル言語で初心者にはハードルが高いですが、コンピュータとはといった基礎の理解に良く結局はここに帰ってくるので今でも使われる所以です。
さて先ず始めるにはPythonを使う環境をどうするかですが、Windowsコマンドプロンプトでは３．ｘ以降を使おうとするとインストールが必要で業務で使っているシステムの場合何か不都合があるか？不明。ANACONDA, VISUAL STUDIOが使いやすければ慣れたエディタの方が良いかもしれません。Python.orgはwindowsの場合はシステム環境変数の変更が必要になり一応このパターンもインストールしましたがANACONDAでJupyter noteを使って対話形式でお勉強の途中（可なり休んでいますが）プログラミング教室ではJupyterLabを使っていました、プログラミング先生曰くこちらが主流になってきているとの事。
で今後プログラミングが進むにつれて問題になってくるのが作ったプログラムの管理ですが、Git Hubを使った事が無ければこれを機会に使ってみては良いのではないでしょうか？
作ったプログラムのバージョン管理に今や不可欠です。ローカル環境にsourcetreeをインストールして今回作ったプログラムを管理すればいつでもどこでも続きが出来ます。
Git Hubは本でどういうものか理解しましたがプログラムを余り書かないのでsourcetreeも実際は触っていません。
色々な環境で使う事の出来るPythonですが、はじめこの辺り戸惑います。恐らくすでに触っているのでそのまま続けても良いかもしれません。
さて何が出来るかですが、pythonだけでホームページが出来ます。
色々なライブラリーをインストールする為にそれぞれの環境でのpipでのインストールもする事になります。便利ですが、Windowsで上手く行かない場合は上記のシステム環境変数の確認が必要になるかもしません。
officeのマクロで出来る事ですが、Pythonでも出来ます。
先ほどのpipでOpenpyxlをインストールする必要があります。
次にQtでPyQtをインストールするとローカルのGUIツールを開発することができます。
今AI開発で使っている部分でお見せして説明できます。
要はパイソンでGUIを操作出来るの様になります。
これもも一種のバインダーでC++の部分をPythonで呼び出して操作している訳です。
この辺りのライブラリは豊富なので少しずつ慣れて行くことになります。
後は今後困った時のグーグル先生ですが、日本語環境ですが、Qiitaがお勧めです。（グーグルで調べてもQiitaにヒットすると思います。）プログラマのソーシャルスペースです。サンプルはGit Hubの方が豊富ですが、readmeファイルが英語で難しい反面、上手く自分の作りたいものと近ければ凄く作り込まれた物がいっぱいです。AI関係はこれのコピーと言っても過言ではありません。それだけズゴイものが転がっています。
Python Online | ブラウザでプログラミング・実行ができる「オンライン実行環境」| paiza.IO
プログラマー用のSNSのSLACKもコードのやり取りに便利ですが、機能が豊富でアドオンも自分で作れる半面使いこなすのが大変かもしれません。一応スラックも使い始めているので慣れる為にアカウントを作って私のワークスペースに入って慣れていくのも悪くないと思います。wiwao.slack.com
最後になりますが、Pythonに限らず勉強する事に対しては最大限協力します。物凄い勢いでソフトは進んでいます。ついて行くのも大変ですが、半年程すれば出来る範囲の実装ができるかもしれません。焦らず長いスパンで勉強してください。勉強した分必ず自信の為になります。
半年程すると学んだ事から今まで見てきたものも違って見えて来ます。直ぐ実りを期待されますが簡単ではありません。ただ何か実装する事を念頭に勉強をすることをお勧めします。なぜかというとできることはいろいろあり過ぎてどうすれば良いかわからなくなります。なのである程度したら自分ができそうな事を目標にすれば情報に溺れる事はないと思います。
GitHubにある優れたコードはコピーすると非常に便利ですが、コードを理解しようとしても難しい事がほとんどです。天才だとも思えます。
頑張って下さい。
2021年5月19日水曜日
入門微分積分の中間テスト4日掛かって９問回答（１０問中）…
教本の第４章位までは読みながらなんとか理解できる程度でそれ以降は平方完成、微分の方程式の理解が対数微分以降は読んでも理解が難しく問題自体の理解が出来ません。
４０点でした…表をソフトで記述してなので実質０点の様なもの。
最後１０問目はマクローリン展開の問題。昨晩計算し過ぎて式自害を脳が拒否している最中で何も手が付きません。
３次関数を微分して２次にしてから２次の解の公式で導出したあたりから何を解いているかが分からなくなっています。
−b±b2−4ac‾‾‾‾‾‾‾‾√2a
３次以降の関数は因数分解自体もテクニックがないと必要な式な辿り着けず教本で意図が理解出来ても問題は解けない。
ただ意図が理解できてグラフが描ければ答えは分かります。統計ソフトに数式を入れるとプロットしてくれます。
私にとってはこの微分は重要でNewton法で機械学習の解を求める２次関数は理解できますが、この２次以降の解を求める手法がこの理解に触れられた事は良かったです。
まだ式の絵画重解が無い事や解が０の事を証明できないと使えませんが。（その手法がYouTubeの解説を見ても分かりません。
まだ8教科以上の試験が残っているので今日はここまでです。
2021年5月11日火曜日
中間試験とレポート5月28日必着
20教科の中間テストとレポート提出が始まりました。微分積分、線形代数、解析等内容を理解して解ける様になるまで時間が掛かっています。放送授業を受けていますが、数的に追いついていません。
5月10日はユーザ調査法の中間試験を終えました。今日11日はマーケティングを終えてマークシートに記入しました。
web回答も可能なのですが、設問が違うとマークシート提出しても無効になるので取り敢えず最初の２つはマークシートで提出します。5月14日からの受付なので提出は週末にします。郵送に時間がかかるとはいえ期限外で無効になるのは避けたい。
放送授業に追いついていなかったので後半の設問は教科書を読み進みながらなので時間がかかります。
試験中も授業は続くのでどうするかです。取り敢えず試験を優先して期限内に提出します。
中間試験とはいえ提出を怠ると最終試験の資格がなくなります。マーケティングの試験は引っかけ問題が多く何度も読み返さないと間違えそうです。回答があってるかどうかは返却後にはっきりします。
web通信指導は放送授業を確認しながらが難しかもしれません。本人確認のアカウントで接続端末は一つなので見ながらできるかは明日以降確認します。
残りの6教科はそもそもオンライ授業なので回答もオンラインのみの受付です。
何しているか疑問の方もいらっしゃると思い途中経過を晒しておきます。
2021年5月5日水曜日
本の数プラスオンライン授業5教科
データサイエンティストを取る為の殆どの授業を選択しました。半年で全てを受けるのは無理があった様ですが、その事を知る術がありませんでした。
左に倒している本も業務に必要な資料ですが、読めません（笑）それらの本を理解する為の線形代数、解析、微分積分です。入門かどうかは別として。
これにオンライン授業５教科
Python等現在の他のプログラムと共通する部分もあり嫌な挙動にならないかも確認しながらです。
それぞれの操作を覚えるのはキャパ的にしんどい。その場動作させることはなんとかできるでしょうが、試験に動作を覚えるのは無理。
淡々と進めて試験も成り行きになる気配。
毎日授業動画を観る、聴く、教科書を読む＞＞理解不能＞＞YouTubeで適当な教育系動画を探して勉強、分からない部分をgoogle先生に確認＞＞教科書に戻る、手元の他の本で確認する。
授業のスケジュールを確認して遠い目になる＞＞フテ寝する。の繰り返し。
それでも自分では出来るだけでも進めれたと思います。残りは９５％以上ありますが。
GW明けのレポート提出のスケジュールを休み明け確認する。確か5月8日から順次提出のはず。
サーマルカムのテスト、インターンの準備、ブレイクアウトボードの試作の確認と量産の見積もりと残りの引継ぎ。
せめて微分積分の基礎と線形代数と行列は今回理解したいと思っています。死ぬまでに。
2021年4月30日金曜日
解析入門 ！？
何が入門なの？第１章の２０分過ぎからわかりません。
基本的な数学のおさらいをしながらと言いつつ多変数関数の連続性で
f(x,y)={sin(1x)0x≠0x=0
下記任意の数列を考えるって…
limn→∞f(xn)=1≠0=f(0)
で x = 0 で不連続って…
三角関数がある程度理解できていないと分からないところをさらっと説明します。
その次に
f(x,y)={(xyx2＋y2)0x≠0x=0
これも不連続って計算の根拠の説明がわかり難い＝（入門する人で分かっている人いるのかな？）
y=mxに置き換えるのはYouTube見ないと分からなかった。っていうかYouTuberの方が説明が丁寧な上に授業はラジオ講座で余程の空想力がないと無理。
この続きは極座標と三角関数が分からないと理解が難しいので第１章の解析入門に行く前にその予習が必要ってどうなの？
数学嫌いになって下さいと言わんばかり。
機械学習で偏微分、線型代数、行列計算を使う概念は漫画である程度理解出来て専門書で計算式に馴染む為に今回コースをとっていますが、その予備知識がなければ既に諦めていそうです。
YouTubeで９歳の男の子が大学検定に合格したのも丁寧な説明があるからだと実感しました。
それぞれの授業の第１章でこれだけの時間が掛かっていますが、試験に合格する前にもう少し時間を掛けて理解するつもりです。
入門微分積分で直線の極限、線型代数で平面の極限、解析入門で多変数関数の連続性つまり極限と線、面、立体の微分をする為の極限を理解する事が基本である事はよくわかりました。
実務で使うところなので今回それを理解する手段としてコースを選択しましたが、それぞれを教えてくれる訳ではないようです。
自分で調べて理解するしかない様です。ある意味学校では無く研究する為の機関の様に思わないとダメな様です。
理解しながら進めていくにはYouTubeが必須の参考書です。教科書がその補助で教科書と講義はその全体の流れを理解する手段の様です。
数学の教科３科目の第１章に１ヶ月掛かっています。これらのことを再認識してもう少しスピードを上げていきたいと思います。
以上現場からです…
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