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製造現場における正常/異常判定の考え方とデータ解析結果の使いこなし方

製造現場における正常/異常判定の考え方とデータ解析結果の使いこなし方

~判定根拠・誤判定・精度の限界をふまえ、現場で納得して使うための実践ポイント~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、品質不良や設備・工程の異常兆候を早期に捉えるために、データを用いた正常/異常の判断を行うための判定根拠や精度の限界について詳解し、現場で説明・活用するための実践ポイントを解説いたします。

開催日

  • 2026年7月31日(金) 10時30分16時30分

修得知識

  • データに基づいた判断の進め方
  • 判断過程を自分の言葉で社内に説明するための考え方
  • 正常/異常を判別する際の基本的な考え方
  • 異常値・異常兆候を検出する代表的な手法の概要
  • 解析結果の妥当性を確認するための視点
  • 誤検知・見逃しなど、異常検知の限界と注意点
  • 工程・設備・検査データを現場改善や原因分析につなげる考え方

プログラム

 この10年間、データサイエンスの活用が進み、異常検知など様々な目的で使われるようになりました。また各種ツールの充実、生成AIの登場により、高度なプログラミング能力がなくてもデータ解析が出来るようになりました。しかし、現場で活用するためにはツールの出力結果や生成AIの回答を鵜呑みにするのではなく、データ活用に詳しくない上司、同僚に自分の言葉で説明し、納得していただく必要があります。
 本講演では、複雑な数式は使わず、データを用いて正常/異常の判別、異常値の検出に関し、各種手法はどのようにして判断していくのかを説明します。データからの判断は、あくまで機械が学習することによる経験則ですので100%の精度は得られませんが、その限界の中で如何に使いこなすのか、ということも説明します。

  1. 正常/異常をデータで判断するための基礎知識
    1. 教師あり学習、教師なし学習とは?
    2. 手法の複雑さと過学習
    3. 複雑さの選定
      • 交差検証法
    4. 判別機の性能評価
      • ROC曲線
  2. 正常/異常の判定例がある場合のデータ判別手法
    1. 線形判別
    2. 二次判別
    3. Support Vector Machine (SVM)
      1. ハードマージンとソフトマージン
      2. カーネルトリック
  3. 判定例が少ない場合に、いつもと違う状態を見つける方法
    1. 正規分布を用いた異常検知:単変量の場合
    2. 正規分布を用いた異常検知:多変量の場合
      1. マハラノビスの距離
      2. MT法の問題点と解決策
    3. Local Outlier Factor
    4. One Class SVM
    5. 時系列モデルにおける異常検知
      1. 変化点検知
      2. Change Finder
  4. 判定結果の限界を踏まえた現場での使いこなし方

講師

  • 笛田 薫
    滋賀大学 データサイエンス学部
    教授

主催

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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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 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)

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、 Zoomのシステム要件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。
  • 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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