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IoT・AI・デジタルツインによる機器の異常検知と余寿命予測

IoT・AI・デジタルツインによる機器の異常検知と余寿命予測

～機器の異常・余寿命を予測し、効率的で安全な止まらない工場の実現へ～
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概要

本セミナーでは、1D CAE、デジタルツイン、機械学習の現場への導入・運用ポイントを詳解いたします。

開催日

  • 2024年2月9日(金) 10時30分 ～ 16時45分

プログラム

第1部 デジタルツインによる機器の余寿命予測

(2024年2月9日 10:30〜12:00,13:00〜14:00)

　IoTやIndustry4.0が注目を集めるようになり、改めて機械の故障診断が大きくクローズアップされるようになった。対象の機械にセンサーを取付け、収集したデータを処理することにより機械の状態、できればその機械の余寿命を推定することができると、効率的で安全なシステムの運用が可能となる。また、コンピュータシミュレーション技術の進展により、実際の機械とコンピュータの中に再現したモデルとを双子(ツイン)のように同期して用い、実際の機械の状態を把握し、モデルのシミュレーションに基づいて最適に制御するデジタルツイン技術が注目されるようになってきた。
　本講演では、機械の状態を把握するセンシング技術から診断に至る一連のプロセス、1DCAEならびにデジタルツインの診断への適用について概説する。

  1. 海外の動向
  2. 1Dモデリング (1D CAE) の概略
    1. 1D CAEとModelica言語
    2. 1D CAEの意義、目的
  3. デジタルツイン概説
  4. いろいろな適用事例 (設備診断)
    1. 状態監視から診断の流れ
    2. 評価診断における物理モデルの利用
    3. トラブル・リスク回避の手法
    4. Modelicaによるモデル化の事例 (回転軸系のモデル)
  5. いろいろな適用事例 (モデルを用いた損傷予測)
    1. 設備管理
    2. 余寿命予測
  6. その他 (故障モデル化の例)
    1. コンプレッサー
    2. クランクシャフト
    3. スクリューコンプレッサー
    4. ジャーナル軸受
    5. 電磁ブレーキ
  7. デジタルツインへの展開
    1. デジタルツインの適用
    2. デジタルツイン適用上の課題/制御への適用
  8. まとめ
    • 質疑応答

第2部 機械学習による回転機械の異常検知と余寿命予測

(2024年2月9日 14:15〜16:45)

　本講演ではまず機械学習による代表的な異常検知法を平易に解説し、個々の異常検知法の特徴を説明する。そして振動データを対象とした転がり軸受の微小欠陥検出、ならびに欠陥進展下における余寿命予測に関する講演者の共同研究事例を紹介する。微小欠陥検出においては欠陥サイズに応じた自動的な特徴選択を伴う異常検知法、また余寿命予測においては軸受の個体差、余寿命の不確実性、振動特徴の変動に対処するための階層ベイス回帰とCNNを組み合わせた余寿命予測法を紹介する。併せて、軸受の欠陥検出に関連するPythonコードの解説も行う。

  1. 機械学習による異常検知
    1. 異常検知の基本的な考え方
    2. 性能評価の方法
    3. ホテリング理論による異常検知
    4. 主要な異常検知法
      1. One-class Support Vector Machine
      2. Local Outlier Factor
      3. Isolation Forest
      4. ディープラーニングによる異常検知
    5. 各種異常検知法の比較
  2. 回転機器における異常検知
    1. 特徴選択を伴う軸受の微小欠陥検出 (事例紹介)
    2. 関連Pythonコード解説
  3. 回転機器の余寿命予測
    • 階層ベイズとCNNによる軸受の余寿命予測 (事例紹介)
    • 質疑応答
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講師

  • 川合 忠雄 氏
    大阪公立大学 都市科学・防災研究センター
    特任教授
  • 福井 健一 氏
    大阪大学 産業科学研究所 知能アーキテクチャ研究分野
    准教授
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主催

株式会社 技術情報協会
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)
複数名
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
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    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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