大塚製薬×AICワークショップのお知らせ
~プログラミング経験者向けの最適化実践学習ワークショップ~

      


大塚製薬×AICで、Python経験1年程度以上の方を対象とした、医薬品生産をテーマとして数理最適化(ジョブショップ・スケジューリング問題)の
ワークショップを開催いたします。

ワークショップの概要はこちらから(要keio.jp認証)
ワークショップのお申し込みはこちら(下部記載のリンクと同じです)
https://forms.gle/XfLsVp8NqrzAqKuQ7


【概要】
医薬品製造中のインシデント防止と作業効率の向上を数理的に考えるワークショップ。模擬条件下での医薬品生産スケジュールの数理最適化、生産の効率化などを体験できます。全回オンライン開催、グループワークによる学習です。

説明会の録画はこちら(要keio.jpログイン)

【対象】
プログラミング(Python推奨)経験1年程度以上の方
(最適化に関する事前知識は不要)
不安な方はぜひご相談ください。

【日程】

12/23(金)説明会(18:00~19:00@オンライン) (終了)
12/23~1/25ワークショップ申込期間

2/10(金) 初回(9:00~12:00)
第1週 医薬品の生産スケジュールをシミュレーションし、最適な生産計画を提案する
2/17(金) 報告・質問対応
第2週 生産計画に重大インシデントを加えたとき、どういった調整をするのが合理的かを考える
2/24(金) 報告・質問対応
第3週 発表に向けて準備
3/3(金) 最終発表(9:00~12:00)
※所要時間としては、平日に毎日2~3時間程度活動することを想定

【アピールポイント】
①グループワークによる共同プロジェクトの作業時間管理を体験できる
②バイトのシフト決定、日常生活においての優先順位付け、工場機械の処理順番決定等、様々な場面で活用されるスケジュールの最適化を体験できる
③生産工程にインシデントが発生する場合の対応方法を学べる
④自分のプログラミング能力は将来実務においてもちゃんと使えるのか、不安に感じる方は自分の実力を試せる
⑤プログラミング経験者向けなので、しっかり最適化について学べると同時に、数理的最適化は実務においてどう活用されるかを実感できる

【FAQ】
・Python以外の言語も使用可能ですか?
⇒言語に応じて作業環境を提供します。そのため、Python以外でもご参加いただけます。

・インシデント発生後の作業量は、発生前と比較してどれくらい変わりますか?
⇒製薬企業の都合上、インシデントの発生はスケジュール全体に大きな影響を及ぼします。今回のコンテストでは、インシデント発生前後のスケジュールはかなり変化します。

・最終日に参加できなくても、ワークショップには参加可能ですか?
⇒可能です。グループワークのため、チームメンバーと相談をお願いします。

・チーム参加は可能ですか?
⇒もちろん問題ありません!

【参加景品】


【ワークショップのお申込みフォーム】
https://forms.gle/XfLsVp8NqrzAqKuQ7