《大阪・和歌山》円筒リチウムイオン電池の品質評価・データ解析【PEC　モビリティエナジー事業部】

職務内容 ●品質保証部のミッション 地球規模での脱炭素化の進展やAIの普及により、モビリティおよびデータインフラの電動化・高度化が急速に進んでいます。こうした中で、電動化のキーとなるリチウムイオン電池は高い性能や安全性・信頼性が求められています。パナソニックエナジーはこれらの社会インフラを支える電池の開発・製造を通じて持続可能な社会の実現に貢献することを使命としており、品質保証部はその中核として製品の安全性・信頼性を担保し、顧客価値を最大化する「品質」を提供する役割を担っています。 ●顧客品質変革課のミッション 自社工場と連携しながら、製品の品質評価・製品審査を通じて製品の安全性・信頼性の確保と継続的な品質改善を推進します。 完成品の品質評価結果をもとに様々なビッグデータと連動したデータ解析による予兆・傾向管理を行い、製造工程・設計・材料などの源流にフィードバックを行うことで、品質を未然に作り込む仕組みを構築することがミッションです。 ●募集背景 世界的な脱炭素化の流れにより自動車の電動化は引き続き拡大しています。加えて生成AIの普及に伴い、データセンター向け蓄電システムの需要も急速に拡大しています。パナソニックエナジーは車載電池とデータセンター向け蓄電池の両領域を成長の柱とし、事業規模を拡大しています。 このような事業環境の中で、電池に求められる品質要件はますます高度化しており、単なる検査による品質保証ではなく設計・製造プロセスを含めた「源流管理型」の品質保証への変革が求められています。また、製品安全・信頼性に関する法規制や顧客要求も強化されており、品質保証の役割はますます重要性を増しています。従来の枠にとらわれない新たな品質保証の仕組みや評価手法を構築し新しい価値を創出していくために、多様なスキル・経験を持った人財を募集します。 ●担当業務と役割 車載向けおよびデータセンター向け円筒リチウムイオン電池に関するデータ解析やデータ活用システム構築を担当いただきます。 主な業務は、「製品の予兆・傾向管理やシミュレーションを目的としたデータ解析」になります。 〇データ解析 ・生産品の評価により得られたデータやものづくり、材料データ等のビッグデータを活用したデータ解析の実行 ・データと統計的手法に基づいたデータドリブンの実践 ・既存/開発商品の評価データ活用による、性能安定化に向けた改善点の抽出と改善活動の推進 ●具体的な仕事内容 品質評価対象は、国内製造拠点である「住之江工場」「貝塚工場」「和歌山工場」における車載用およびデータセンター向け円筒電池です。 具体的には以下の業務を担当いただきます。 ・試験データの解析を通じた品質課題の特定および改善施策の立案・推進 ・ビッグデータ解析による予兆・傾向管理の実践と未然防止の推進 ・データを効果的に活用するためのシステム構築やBIツールを使用したデータ活用基盤の構築 ●この仕事を通じて得られること 車載・データセンター向けという高信頼性領域における品質評価スキルを習得でき、電池の品質評価データに加え、製造・設計データも含めた大規模データ解析経験を積むことができます。 統計解析（回帰分析、異常検知など）やデータサイエンスの実務スキルを向上でき、PythonやBIツール等を活用したデータ活用・DX推進スキルを習得できます。 また、品質課題の「事象把握」から「原因特定」「予兆検知」まで一貫して関与でき、データに基づいた意思決定文化の醸成に貢献できます。 ●職場の雰囲気 ・データ分析・品質・製造など多様なバックグラウンドを持つメンバーが連携するチームです ・課題に対して仮説を立て、データで検証するサイクルを重視しています ・新しい分析手法やツール導入に対して積極的にチャレンジできる風土があります ・現場（製造・設計）との距離が近く、データ結果を実務に反映しやすい環境です ●キャリアパス 初期配属では品質評価データの集計・分析業務を担当し、業務理解と分析スキルを習得いただきます。　将来的には、品質課題の抽出・予兆検知モデル構築など高度な分析業務を リードする役割を担っていただき、データ活用基盤の構築や、部門横断のDX推進リーダーとして活躍するキャリアパスがあります。 品質領域にとどまらず、製造・設計領域へのデータ活用展開など、幅広いキャリア形成も可能です。 資格・スキル・経験など 【必須】 ・当社の経営理念（ミッション、ビジョン、ウィル）を理解し共鳴頂ける方 ※下記リンク先情報をご参照ください。 ・当社HP： <https://www.panasonic.com/jp/energy/company/philosophy.html> ・採用HP： <https://energy-sp.panasonic.com/jp/recruit/philosophy> 【歓迎（あれば望ましいが、必須ではない）】 ・化学、素材、電子部品、自動車など、製品問わず、データアナリストとして業務の経験がある方 ・データ分析や統計の知識および業務経験のある方（ITリテラシー、excel マクロ / Access / Python など） 【人柄コンピテンシー】 ・データから課題を発見し、仮説立案・検証ができる論理的思考力をお持ちの方 ・数値や事実に基づいて意思決定を行うことに価値を感じる方 ・関係部門と連携しながらデータ活用を推進できるコミュニケーション力をお持ちの方 ・新しい分析手法やツールの習得に意欲的な方 ・課題解決に向けて粘り強く分析をやり切る姿勢をお持ちの方 その他 当社のことをよりよく知っていただくために転職イベント等も行っております。 ・転職イベント情報 ・キャリア登録