技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
(2020年6月25日 9:00〜11:00)
第四次産業革命時代においては、IoT/AI (人工知能) による改善/改革は避けることはできない必須項目です。しかしながら、IoTやAIに対しての経験が少ない企業では、IoT/AI自身の範囲が広く複雑で掴みどころがないため、何を実施していいのかがわからないのが実情です。
特にモータ/ポンプ/ファンなどの回転機械は、単なる定期点検では無く、IoT/AIを活用したコンディションベースの異常検知が可能ではありますが、振動、音声などに関するIoT/AI技術は他とは比べ物にならないほど高度な知見が必要です。
当講演では、IoT/AI導入のコンサルタントとして活躍している講師が、上記の回転機械などの異常検知におけるIoT/AI導入とデータ収集、活用の仕方までわかりやすく解説致します。
(2020年6月25日 11:10〜12:20)
近年、産業界において機械学習による異常検知が注目を集めている。本講演では,機械学習による異常検知の基礎から始まり、代表的な異常検知法を紹介すると共に振動データを用いた回転機器の異常検知に関する研究事例紹介を行う。
(2020年6月25日 13:20〜15:20)
複数の回転機械が稼働している化学工場や製鉄所内において、高精度かつ高効率に状態監視・診断を行う手法として、パラボラ集音マイクロホンと合成波形分離法を提案している。本手法は非接触的かつ高精度に損傷信号のみを抽出できる手法である。抽出された各種損傷信号に対して新たに提案する時間領域と周波数領域の診断パラメータを用いることで、正確な閾値の設定が可能となっている。
本講演ではパラボラ集音マイクロホンと合成波形分離法の詳細を解説し、さらに転がり軸受損傷時の閾値の決定方法を回転機械試験機を用いて解説する。また本手法を工場内の複数回転機械に適用した事例の解説、紹介を行う。
(2020年6月25日 15:30〜17:30)
画像処理やコンピュータビジョンにおけるAI技術の成功から、次は音の利用だ、という流れができつつあります。特に、これまで産業界から重大な問題であると認識されていたにも関わらず、実際には人間の手に頼らざるを得なかった、機械の故障検知や故障予知の問題に、音が有効に利用できる可能性が出てきました。
本セミナーでは、講師のこれまでの音声研究のノウハウと、各種企業との共同研究の経験値を組み合わせ、音が故障検知や故障予知にどのように利用できるかを説明します。音の特徴量の求め方から、それらの故障検知への利用方法、およびその故障予知への発展の方法について、可能なアプローチをご紹介します。
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、大学院の教員、学生に限ります。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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発行年月 | |
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