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国籍、年齢、結婚の有無……アメリカの「採用面接」で絶対聞いてはいけないNGワード
Saitou KazuhiroU of Michigan 教授 (機械工学), 副学科長
大学院博士課程入学のインタビューでも一緒ですねぇ 記事内容ぐらいは常識だと思うのですが、大学の先生はイロイロな方々がいらっしゃるので、ヤバい事例が後で解る事が何度かあり、昨年とうとうンタビューガイドライン書きましたよ 使って頂けるかは別にして、そういう事実があれば、訴訟時の学科責任減少にはなりますので
更に、個人ごとに違った質問に基づいての判断はunconscious bias につながる、として、それを避けるために、共通の質問リストをインタビュイー全員に事前に送付、実際のインタビューでそれだけを聞く、で、あとは自由に話して頂く、っていうやり方をしますねぇ もし我々が聞いたらマズい事を本人が言及なさっても、ご本人が自分で言い出されたのでこちらの責任ではない、という訳です
ノースフェイスの「廃棄を減らせる服」が、地味にすごい
Saitou KazuhiroU of Michigan 教授 (機械工学), 副学科長
Pattern nesting、いわゆる板取り問題ですねぇ、懐かしい ワタシの業界では布ではなく板金ですが (そういえば、大学院のオフィスメイトの論文テーマでしたねぇ、30年近く前です) 電気屋さんならVLSIの回路配置とか、3次元版では、エンジンルーム内の部品配置や、近頃では3Dプリント形状のベッド内配置の問題になりますよ これらの用途では、今では商用ソフトも沢山ありますよ
問題自体は、教科書に載ってる古典的組合せ最適化ですが、一応2次元凸ポリゴン+配置拘束なしでもNP-hard なので、AIだと速く近似解が出る、ってことなんでしょうねぇ あと元形状を分割してるようなので、これはAIでそれなりに適当にやってもらわないと、きっちりやるのは intractable でしょうねぇ 最適設計やるヒトの観点からいうと、"速い" はあまり魅力的ではなく (近似解ならAIでなくても何とでもなるし、AIは学習に時間と資源がかかる)、この "それなりに適当に" をヒトが定式化する手間がはぶける(かも)、というのがAIを使う一番の技術的利点だと思いますねぇ ただこういうのは大抵現場の暗黙知で、定式化しないと(部外者のヒトに)見えないので、必ずしもカイシャのためにはならないんですが
ちなみにここでの入力、生地パターンを立体マネキンから生成する作業を自動化するCADもありますよ AIでやってる所もきっとあるかと ただ、衣服のパターン生成は、デザイナーさんが手作業なさりたい領域のようなので、あまりビジネス的には大きなニーズがないようです
S. Hideakiさんのおっしゃってるのは、生地ロールの幅のお話ですねぇ 板金の場合では、量産ロールの標準幅の種類は生産設備で決まるため変えづらいです 生地でも設備投資上似たような状況なのではないかと
あと、機械設計の学者としては、コレ↓何とかしたら、と思うんですけどねぇ、途上国の sweat shop 問題の根本理由の一つだと思うので ワタシの業界でいうとクルマのシートの縫製にあたります まあ大変な割に、ヒトでいいよ、ってなるので何方もやらないんでしょうけど
「大坪 ミシンは基本的に真っすぐにしか縫えず、丸く縫うとなると、手縫いになります。」
NORMAL
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