昨今、大規模プラント、生産設備の保全においてIoT×AIの活用に関する検討が活発になっています。政府による保全のスマート化の検討も進んできています。保全や生産の現場では従来までの監視では困難だった、故障を予兆の検出や、過去に発生事例の無い未知の故障 (想定外の異常) を検知し、保全に役立てようというニーズが高まっています。
　本講座では、お客様と共に取り組んでいるAI活用の事例と最先端の分析技術について事例をまじえて説明します。また、社内における実施予算獲得のためのポイントやプロジェクトの進め方など、コンサルテイング経験をもとに紹介します。

1. 製造業におけるAI活用の動向
   1. はじめに
   2. ビッグデータの市場動向
   3. 国レベルでの取り組み状況
2. 保全現場での課題と対策の傾向
   1. 保全現場において発生している課題
   2. 技能伝承における課題
   3. コスト削減における課題
3. 故障予兆監視技術
   1. 故障予兆監視のニーズ
   2. 「インバリアント分析」とは?
      1. 複雑化するシステムと現在の課題
      2. 監視データの流れと監視技術
      3. インバリアント分析による異常検知の流れ
      4. 異常箇所の特定方法
      5. 従来技術との比較
      6. インバリアント分析の適用範囲
         • リアルタイム予兆/異常検知
         • 保守/点検プロセスの効率化
         • 品質改善
         • シミュレーション
4. 故障予兆検知へのビッグデータ分析技術適用事例
   1. ビッグデータ活用のシナリオ
   2. 仮説設定と活用ステップ
   3. 監視におけるインバリアント分析技術の位置付け
   4. 先進的な事例
5. おわりに
   1. 社内における予算獲得のポイント
   2. 新しいプロジェクトをどう進めるか?