はじめまして。
このブログでは、材料開発を理論・データ・プログラミングで改善する方法を発信していきます。
私はこれまで、無機材料やセラミックスを中心に、研究開発やプロセス改善に関わってきました。実際の現場では、材料そのものの設計だけでなく、スラリー調製、分散、脱泡、乾燥、焼結、量産条件の調整まで、幅広い課題が出てきます。
こうした課題に向き合う中で強く感じたのは、経験や勘だけでは限界があるということです。
もちろん現場経験は重要ですが、それだけでは再現性のある改善や、別テーマへの横展開が難しい場面があります。
そこでこのブログでは、材料開発の課題をできるだけ
化学工学
材料科学
データ解析
Python・AI
の視点から整理していきます。
たとえば、今後は次のようなテーマを扱う予定です。
- セラミックスラリーの分散・粘度・脱泡をどう考えるか
- 乾燥プロセスを熱移動・物質移動でどう理解するか
- 焼結や組織変化を理論的にどう捉えるか
- Pythonを使って研究開発を効率化する方法
- AIや機械学習を材料開発にどう活かすか
- 実験結果を「その場しのぎ」で終わらせず、次につながる知識に変える方法
このブログは、特に次のような方を対象にしています。
- 材料メーカーや化学メーカーで研究開発をしている方
- セラミックス、粉体、スラリー、乾燥、焼結に関わる技術者の方
- PythonやAIを研究開発に活用したい理系学生・社会人の方
- 現場のトラブルを、もっと理論的に理解したい方
私自身、このブログを単なる記録ではなく、材料開発を再現可能な知識に変える場にしたいと考えています。
「この現象はなぜ起きるのか」
「どうすれば他の系にも応用できるのか」
「スケールアップしたときに何が問題になるのか」
といった視点を大切にして、できるだけ実務に役立つ形でまとめていきます。
同じような課題意識を持つ方に、少しでも役立つブログになれば嬉しいです。
よろしくお願いします。
