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業務の魅力

Point

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モノづくりへ多角的に貢献。

計算科学・情報科学は、どんな製品でも、またモノづくりのあらゆる場面でも活用できるのが特徴の一つです。多様な製品の研究開発や製造プロセスのサポートからAIやIoTの導入による自動化や効率化の推進など、幅広い職種や業務に貢献しています。

Point

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課題解決の役割を担う。

AIやIoTといった最新技術は、システムとしてただ取り入れればいいわけではありません。製品や社員の課題を解決するものとして、導入するべきです。そのために、さまざまな社員にヒアリングを重ねて連携・検証しながら、多様な分野の知識を吸収しながら最適解を示していくこともやりがいの一つです。

Point

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役割を限定せず、事業横断的に活躍できる。

近年、計算科学・情報科学の技術に求められていること自体、変化しつつあります。解析技術を磨くことはもちろんですが、これらの技術をいかに活用して企業の開発力・競争力につなげるかという観点での取り組みが重要です。事業の枠にとらわれずレゾナックを俯瞰的に見通し、活躍していくことが期待されます。

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製品・技術事例

冷却器

冷却器

自動車向けの冷却器では、熱解析や材料強度解析だけではなく、合金の組成や異種材料組み合わせなどにも数値計算技術を活用。より熱効率の高い製品の開発を実現している。

半導体材料

半導体材料

さまざまな材料の組み合わせからなる半導体材料。統計解析などの技術を駆使し、お客様の要求特性に応じた機能性素材の配合最適化などを行っている。

黒鉛電極

黒鉛電極

世界中に高品質の電極を送り出すため、熱処理や材料強度のシミュレーション技術などを駆使。また、お客様の電炉運転の最適化に向けたAI技術の提案についてもプロジェクトが進んでいる。

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関連事業・プロジェクト

計算科学

計算科学

ミクロ・マクロのシミュレーションや、AI・MIの技術を活かし、研究開発や生産技術の開発を支援し効率的な開発を実現する。

スマートファクトリー
        <br>(工場の自動化)

スマートファクトリー
(工場の自動化)

生産現場に情報の知識を導入し、機械学習や画像認識を用いた検査・検知や、データ活用による製造工程の効率化によるスマートファクトリーを推進する。

情報技術活用展開

情報技術活用展開

手書き文書のデジタル化や研究開発・生産現場へのアプリ開発・提供、会社全体の情報インフラの整備などのさまざまなプロジェクトの中心として活躍できる。

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先輩たちの活躍

学生時代の専攻は、レゾナックの仕事にどのように活かされているのでしょうか?
先輩たちに、自身の学びや技術が役に立った瞬間、モノづくりのエピソードについて聞きました。

Y. K. さん

Y. K. さん

学生時代の専攻は有機化学です。歪んだ結合を有する分子やπ共役系分子、ラジカル種などを設計し、その分子構造や電子状態を実験と理論の両面から明らかにする研究に取り組み、有機合成理論計算の両面の知見を養いました。
現在は半導体パッケージ基板に使用される接着材料の新製品開発に携わり、ラボでの配合設計から実機試作、製品の分析やお客様への紹介まで幅広い業務を担当。高分子化学の分野ですが、学生時代に培った有機化学や分析手法の知識、理論立てて現象を考察する経験が役立っています。
製品設計のために、計算科学のグループと協力してシミュレーションを用いた際には、学生時代に養った有機化学と理論計算の知見の両面から材料系を考察し、最適な材料の選定につなげることができました。

Y. O. さん

Y. O. さん

学生時代は化学を専攻し、有機化学系の研究室に所属。歪みが大きく構造が不安定な分子の合成、その構造の解析、各種化合物との反応性の確認に関する研究をしていました。
レゾナック入社後の数年間は樹脂の合成に携わり、有機化学の知識がダイレクトに活かされました。現在は合成作業から離れていますが、製品・材料の分析や化学物質の法令チェックなどをする中で、有機に限らず化学全般の知識が活きていると感じます。
分子シミュレーションを専門部署に依頼した際には、学生時代に簡単なものは自分で行っていたので、速やかに計算の前提条件のすり合わせや解析結果の読み込みができました。研究室で専門に学んだ内容ではなくとも、研究に付随した経験や授業で学んだ知識があることで、多方面で“今何をしていて、自分は何をすべきなのかが分かる”というのは強みだと思います。

S. T. さん

S. T. さん

最適化数理、待ち行列に関する研究を学生時代に行っていました。
レゾナック入社後は主に工場でのサプライチェーンマネジメント業務に携わり、工場の生産状態の最適化(コスト最小化)に取り組みました。そこでは最適化数理の考え方、手法を直接役立て、貢献できる場面もありました。
例えば、半導体材料ガスの将来需要予想をもとに、回転容器の最適所有本数、製品在庫管理を行うシステム構築を行ったことです。
それ以前は、容器の本数自体を正確に把握できず生産や出荷に支障をきたしかねない状況でした。営業部や製造部、システム部門との協働によりシステムを構築でき、関係者全員で改善を喜べたことが印象に残っています。
現在は、企画部での事業の最適化(収益最大化)に向けて取り組んでいます。直接数理の手法を適用する場面はないですが、
限られたリソースの中で、いかに事業の運営を最適化するかを考えることは、正に最適化数理の世界なのかもしれません。

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