経営技法を究める: システム, デザイン, データ,機械学習

経営技法に関する雑感,エンジニアリングとマネジメントの融合
クオリティとリスクの考究,システムズ・データとAIの構成

理論の美しさ

2021-06-24 08:31:01 | 雑感
自分のやっている分野だけど、理論が進む、ということを目の当たりにする、という状態でもあって、やはり格調の高さを感じる、そんなこと。

もちろん、自分の思考も同じように進んで・・・。

だけど、他の方への依存が強いと、アイデアが出せない、というより、周りが進んでいることの俯瞰と先行きがまったく感じられない、ということなんでしょうよ。



確率的動学モデル

2021-06-24 07:01:37 | 雑感
そう言えば、ジョギングしながら考えていたことを思い出したのだけど、動学モデルに確率を入れ込む、そんなこと。もちろん、拡散方程式を考えることでブラン運動に辿り着くので、ココイラも含めて・・・。

対象だけど、経済の他に別のことも考えている、という具合。



テクノロジーとデータ、およびシステムズ

2021-06-24 06:29:59 | 雑感
品質・信頼性・安全性だけど、ココイラのマネジメント技法をデザインする、ということに興味がある、そんなことが個人的な状況。

だけど、安易で安直なやり方を積み上げても問題解決には至らない、ということでもあって・・・。

物理モデリングと確率モデリング、知識モデリングの3つの融合をどう扱うのか、ということって凄く重要でしょうよ。

そう言えば、信頼性の奥深さだけど、体系をつくる、という考察を続けていると、底無しなくらい深い、という気がしていて、かつ余りに複雑で・・・。






リスクの確率システム解析、および知識科学

2021-06-24 03:52:44 | 雑感
そう言えば、信頼性工学だけど、物理モデルと確率モデルの両方を学習推論の枠組みで融合、そんな発想って大切でしょうよ。

確率過程でココイラを考究するのに、リスク全般で扱われている方法論との関わりをきっちり理解する、ということが必要で・・・。要は、数理ファイナンスのことで、信用リスク絡みの理論。

だけど、組織でエンジニアリングをビジネスとして扱う場合には、知識科学も絡む、そんなこと。物理モデルの構成と言っても、FMEAに落とし込んで、DRでの効果を狙う、というやり方も開発する必要があって・・・。

きっちり、信頼性予測を与えるのなら、物理、確率、知識といったことを融合してデータにして、ココイラから推論と学習を行う、ということで・・・。