7212_7460数据驱动制造工艺的底座该项目基于2020财年第三次补充预算“发展与优先产业技术相关的开放式创新基地”，计划于2021财年完成，并开始支持企业的研发。
虽然日本的材料工业是出口工业的基石，许多占据了世界市场的大部分份额，逆向工程由于可能的组合产品很容易模仿，因此它们往往会失去国际市场份额。这是先进制造工艺技术的成果摩擦型产品难以逆向工程，是日本国际竞争力的关键。此外，随着计算机和人工智能的快速发展，材料的研发正迅速从传统的假设驱动模式转向数据驱动模式，信息技术的研发有望加速。已经有很多研究正在进行材料信息学 (MI)据报道可显着缩短材料探索和原型制作的开发周期，有望成为未来材料开发的中流砥柱。另一方面，除了考虑“制造什么”的 MI 之外，重点还在于“如何制造”。过程信息学 (PI)近年来也备受关注，尽快建立PI技术基地，通过MI与PI结合推动材料开发，将增强日本材料产业的竞争力。
为此，内阁办公室融合创新战略推进会制定强化材料创新能力的策略''指定AIST区域中心将配备必要的材料和工艺创新平台，以进一步改进日本拥有优势的制造工艺技术，并利用数据加速工艺技术的开发。
考虑到这一背景，AIST 正在努力在每个区域中心建立基地，从数据驱动的角度支持材料行业制造工艺的进步。
该中心的发展有以下两个主要目标，我们正在着手引进制造工艺设备和分析设备，以及创建该中心的运营系统。
(1)利用中小企业、中型企业、风险投资企业等基地的社会实施支持
AIST 的目标是让支持日本材料工业的中小企业、中型企业和风险投资公司使用该中心。这些难以过渡到数据驱动研发或自行引进最先进设备的企业将通过与产业技术研究院的联合研究和技术咨询，使用该中心的设备来帮助推进研发并促进产品的社会化。
(2)过程信息学基础技术开发准备
PI 是数据驱动的制造流程研发计划的一部分。通过收集随时间变化的各种制造过程数据，如温度、压力、扭矩和流量，并结合产品特性进行分析，搜索和优化制造过程条件，并进行质量控制。 AIST将在该基地配备可获取各种数据的设备和使用专用网络线路的数据聚合系统，构建一个可以有效获取构建PI所需数据的环境。我们目前正在讨论设计一个促进数据聚合和利用的系统。
此外，在 AIST 区域中心（筑波、中部和中国）设立的基地将具有以下功能。
[带来资源循环创新的催化剂材料基地（筑波中心）]
机器学习,高吞吐量催化剂自动合成设备、自动评价设备等，打造即使没有经验的企业也能利用机器学习综合进行催化剂开发的基地。
[陶瓷、合金等极限功能材料基地（中部中心）]
陶瓷和合金是中部地区的强项，汽车和飞机等移动材料的开发制造商集中于此，我们将建立一个能够同时开发从纳米颗粒原材料到零部件材料的整个工艺的基地。
[旨在消除化石资源的生物基材料基地（中国中心）]
纳米纤维素等新材料的社会化为目标，引进能够调整各种原料、与树脂、橡胶进行复合的分散成型加工设备。此外，我们将建立一个配备先进分析和评估设备的基地，将这些零件和材料的结构与产品特性联系起来。
我们计划在 2021 年底前完成基地的建设，并开始为公司和其他人使用该基地。此外，还成立了由企业和大学专家组成的工作组，正在就基地的开发利用进行讨论。
国立产业技术综合研究所
材料与化学领域研究战略部合作促进办公室
总监 石原正敏 茨城县筑波市梅园 1-1-1 305-8560 筑波中央 1
电话：029-862-6031 电子邮件：mc-liaison-ml*aistgojp（使用前请将*更改为@。）
- ◆数据驱动的研发
- 是包括MI和PI在内的研发方法的总称，是根据实验和模拟获得的数据找到解释数据的模型的研发方法。相比之下，通过实验来检验研究人员假设的传统研究方法被称为“假设驱动的研究和开发”。[返回来源]
- ◆逆向工程
- 一种通过拆卸产品、观察其操作、分析其软件来分析产品的内容和结构的方法，并由此揭示制造方法、操作原理、蓝图等。[返回来源]
- ◆摩擦型产品
- 需要先进制造工艺技术的产品，例如从外部无法看到的细微调整，以实现产品性能。即使通过逆向工程揭示了拼凑产品的内容，也不能轻易模仿。另一方面，组合产品一旦内容已知，就很容易被模仿。[返回来源]
- ◆材料信息学（MI）
- 使用信息科学（信息学）方法分析材料相关实验和模拟结果的数据库，高效、快速地搜索新材料并创建原型的努力的总称。[返回来源]
- ◆过程信息学（PI）
- 将 MI 理念应用于制造流程的努力。有效探索和优化材料合成和制造方法的总称，例如如何通过 MI 来制造材料。[返回来源]
- ◆融合创新战略推进会
- 在内阁内设立一个委员会，旨在推动“综合创新战略”（2018 年 6 月 15 日内阁决定）。
https://wwwkanteigojp/jp/singi/tougou-innovation/[返回来源]
- ◆强化材料创新能力战略
- 为了增强支持日本经济和社会发展的材料产业的创新力，结合第六次科学技术基本计划和2020年综合创新战略，考虑并制定了该战略作为政府政策。
https://www8caogojp/cstp/material/honbun_gaiyopdf[返回来源]
- ◆机器学习
- 使用计算机构建算法和统计模型以有效预测和分类特定任务的方法的总称。[返回来源]
- ◆高吞吐量
- 单位时间处理能力高。[返回来源]
- ◆纳米纤维素
- 纤维素是植物细胞壁的主要成分，精细疏松至纳米级。[返回参考源]
列出的网址上次访问日期：2021 年 6 月 23 日