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同社にて、自動車の車体溶接工程の新車種の生産準備業務、生産技術開発、生産ラインの再構築をご担当いただきます。 【具体的には】 ・生産準備企画・SE(Simultaneous Engineering) ・溶接ラインの工程計画、溶接冶具設計、溶接工程設計 ・設備導入、品質つくりこみ、工程整備 ・要素技術開発、物流技術開発 【業務の魅力】 現地現物を大事にする風土と、デジタルツールの活用を融合させ、ボデーの意匠・性能のレベルを大きく高めクルマづくりに貢献しています。 アナログ・デジタルを高度に組み合わせた生産準備を行っていることが強みです 【技術優位性】 トヨタ生産方式を元にした競争力のある生産ラインを構築しています
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同社にて、電動車に搭載される電源機器（DC-DCコンバータ・車載充電器・ACインバータなど）の開発をご担当いただきます。 特に電気設計・機械設計・ソフトウェア設計、電磁気、熱流体、構造強度解析をご担当いただきます。 【具体的には】 同社の設計チームは電気・機械・ソフトウェア技術を持つメンバーで構成し、3年程の期間で製品設計図を完成させます。 最初に顧客である車両メーカと連携し仕様すり合わせとコンセプト設計を行います。仕様とコンセプトが確定した後は部品仕入先や自社組立工程との要件のすり合わせを行いながら、詳細設計、シミュレーション、実機試作を進めていきます。自社での試作品評価や顧客先での実車評価のフィードバックを受けながら品質を作り込み、最終的な図面に織り込んでいきます。 各設計者はそれぞれの得意分野を担当し、仕様すり合わせから生産工程との交渉まで幅広い範囲で「ものづくり」に携わっていただきます。 ■使用言語、環境、ツール等： CR-5000（BD/DG）、CATIA、C言語 MATLAB（simlink含む）、ANSYS（Twin Builder、HFSS、Icepack）
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同社にて、電池開発における製品、生産プロセスを設計するためのCAE技術開発をご担当いただきます。 ・製品企画、製品設計、プロセス設計まで、全ての工程を垣根なく担当 ・開発を効率化するための新規CAE技術の構築 【具体的には】 ・CAE手法の開発と、CAEによる設計業務（下記1～3のいづれか、または複数） （1）材料開発 内容：第一原理計算、分子動力学などの量子シミュレーションで、新規材料を開発する 特長：分析、合成チームと密に連携し、「CAE⇒合成⇒分析」のPDCAをどこよりも早く回すことで、 短期間での材料開発を実現する （2）電極開発 内容：電気化学、粉粒体等のシミュレーションで、電池特性を最大化する 特長：分析、評価チームと密に連携し、CAEで原理原則に基づいた最適設計を実施することで、電極設計を牽引 （3）セル・パック、プロセス開発 内容：応力、流体、伝熱、樹脂流動など、様々なシミュレーションを駆使し、構造信頼性、熱成立性、プロセス成立性を定量評価する 特長：評価チームと密に連携し、CAEで具体的な設計仕様、不具合対策、プロセスウインドウを提示する ・CAE技術を維持向上するために、世の中の最新手法の調査、導入 ・DXを活用したCAE業務の効率化 【使用言語、環境、ツール等】 ABAQUS、LS-DNYA、Optistruct、STAR-ccm+、COMSOL、Rocky、GeoDict、Moldflow、CATIA、NX、Hyperworks、VASP、Quantum Espresso、Gaussian、LAMMPS、SCIGRESS
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■同社にて、品質保証業務をご担当いただきます。次世代電池の品質保証計画、社内・仕入先の工程整備、既存ラインの工程改善・設計変更・工程変更対応、法規認証関連業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・次世代電池の生産準備:品質保証計画の立案、保証度評価の実施、品質チェック標準の作成、検査法の作成等 ・号口生産:初期管理の実施、工程変更の管理、出荷品質の評価、不適合品の是正処置、市場不具合品の調査・対策等 ・品質監査:内部品質監査の計画立案と実施、マネージメントレビューの実施等 ・法規認証業務:法規情報収集、法規適合確認、工程に織り込む法規のブレークタウンと展開、織り込みフォロー、監査等
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同社にて、電池あるいは電気化学デバイスに用いる材料の開発、分析をご担当いただきます。 ・電池の高性能化、低コスト化に向けた材料開発 ・電池開発で培った材料技術、分析技術を生かした新規材料、新規デバイスの創出 ・開発加速するための新規分析技術の構築 【具体的には】 ・電池の高性能化、低コスト化に向けて、社内に保有している世界最高峰の分析機器を用いて、現行材料を詳細に分析することで、課題を明確にします。 ・CAEチームと密に連携し、原理原則に基づいた課題解決アイテムの創出、候補材料の作製実施 ・電池の開発チーム内に入り込んで、課題解決アイテムの効果の検証 ※必要に応じてPythonを使用する可能性あり
