Phase I How to bridge the gaps

MGEの研究開発においてデータ科学及びデータビジネスとして確立しなければならない事項のリスト。これまでの工業材料のデータベース開発のプロジェクトにおける数多くの失敗について、それぞれの失敗原因を確認しながら、以下の項目についての考え方を新しい時代に適合するように整理して約半世紀におよぶ失敗の歴史に終止符を打ち、MGEプロジェクトを成功させなければならない。このために、人材養成、研究開発体制の構築を目的にした事例研究と2国間および国際ワークショップを開催し、課題の抽出と整理を行う。

(1) About Sustainability and Life Cycle through Observation, Tests & Experiments, Modeling, Computation, Database Building, Design Solution
 Data Capture/Production
 Data Validation
 Data Evaluation
 Data Compilation
 Data Maintenance
 Data Complementation
 Data Utilization
 Data Exchange/Interoperability/Integration
 Data Processing-Compression/Value-added cycles/Structuring
 Data Security
 Business Model/IPR/CR
 Marketing/promoting methods(needs evaluation and/or creations, framing, targeting, positioning, …)
 Documentation about how to manage sustainability and Life Cycle
 Others

Phase II Drawing of Tentative Road Maps

MGEの成否の鍵は人材にある。どのような事業においても優秀な人材を必要とするため、人材の獲得競争は熾烈を極める。他分野に比べて材料分野の研究開発に要する時間は長く、臥薪嘗胆の努力が期待されることが多い。そのため若手の優秀な人材にとっては材料分野は魅力的な分野ではなくなってきている。材料分野の魅力を高め、優秀な人材を呼び込むことのできる求心力のある分野とするためには、材料データをフル活用したイノベーションが必要である。そのためのアイデア、作業を以下に示す。

(2) Capacity Building from Individuals to Networks (team, organizations, companies, countries, unions)
 How to organize continuous creation of attractive contents and contexts
 Setting up goals and targets by stakeholders (sponsors, producers, data scientists and engineers and customers)
関係者全員が一丸となって協力できるような共通の目標の設定が必要である。
 Players
 Scenes
 Scenarios
 Preparation in backyards
 Performances
 Audiences
 Values/goods and cash flow
 Case studies by MGE Chinese potential leaders on exemplars 
MGEに関わる中国人リーダーによる事例研究が不可欠である。
外国人の“傭兵”ではMGEは構築できない。
 5W1H
 Mission
 Vision
 Passion
 Innovation
 Design of markets
市場の設計が極めて重要である。
 Design of a working space BA（場）
場の設計が極めて重要である。
 Project and team managements
プロジェクトと組織のマネジメントにおいては、優秀な人材が
集まってくる魅力的な場の形成が最も大切である。それは7K
職場とは知的にも感性的にも全く異質の刺激的な時空間である。

 Human capital – “not so boring to become better” 
 Smart capacity building by taking advantage of innovative educational/learning infrastructures taking into accounts the followings digitally
 Learning (Single Loop Learning, Double Loop Learning, Triple Loop Learning and Unlearning) through inspiring experiences
 Teaching principles implemented inclusively with respect to 
 A graded, scaffolded approach
 Applied learning
 Critical thinking
 Inspirational content and teaching
 Short learning module
 Collaborative learning
 Visual teaching
 Active learning
 Learner analytics
 Spaced-repetition
 Produced capital – best secretariat team of smart tools
道具が良く、揃っていれば、素晴らしい成果が期待できる。
 software tools for whole life cycles of materials data from raw data utilized values, manuals, sample data; business models and marketing/promoting methods(needs evaluation and/or creations, framing, targeting, positioning, …)

Phase III R & D

以上の挑戦的な課題についての成果と、予算、人材の獲得状況に依存して、研究開発の内容を改善する必要がある。しかしながら、MGEはこれまでの材料データベース開発よりは高い目標を設定する。それはSocial capital における時代の変化を先取りする画期的な成果の創出を企図することになる。そうでなければ優秀な人材は集まらない。

 Social capital – “create rather than expect” 
社会環境から支援されることを期待するのではなく、理想とする社会環境を創出することに注力すべきである。
There are big gaps between the real world of materials and the digitized materials data system.  How to bridge the gaps? A steering committee is to be organized to initiate challenging projects from each serious viewpoint. 
 Industry- smart autonomous factories based on full digital design-to-production technologies making social innovations from materials data 
 Academic communities – adaptive realities on materials 
 User communities – precise tailoring as well as mass customization
 Data communities – “as commons for futures”
 Risk/crisis managements
最悪の事態への対策は不可欠である。
 Brain drain
 Security
 Money short to keep a team
 Competitors