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

音を利用した設備・機械の故障検知、故障予知

Zoomを使ったライブ配信セミナー

音を利用した設備・機械の故障検知、故障予知

～必要データの収集、センサの選択・設置ノウハウとAIの活用、実践法～
オンライン 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

開催日

  • 2020年7月22日(水) 10時30分 ～ 16時30分

修得知識

  • 故障検知、故障予知に必要な基礎から応用まで
    • 音情景分析
    • 実環境での音の集音方法
    • ディジタル信号処理の基礎
    • 音のための信号処理基礎
    • 音の特徴量の求め方
    • 異常音、正常音を見極める方法
    • 実環境に有効な雑音除去技術
    • 故障予知、故障検知の方法と実際
    • 深層学習、ニューラルネットワーク

プログラム

　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。ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説した後、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。また、実際の環境音、騒音などを鑑みて、比較的平易に取り組める雑除去手法の紹介も行います。画像では困難だが、音なら容易である例にも言及し、これからの音応用のイメージを膨らませて頂くことを目指します。

  1. はじめに
    1. 正常音と異常音
    2. 音による情景分析
  2. 音信号の基礎
    1. 離散時間信号
    2. ディジタルフィルタ
    3. フーリエ変換
    4. パワースペクトル
    5. 音の特性
  3. 音の特徴量
    1. パワー、周期
    2. スペクトル
    3. ケプストラム、メルケプストラム
    4. 線形予測係数
  4. 雑音除去技術
    1. スペクトル引き算
    2. ウィナーフィルタ
    3. 各種フィルタリング
    4. 複数マイクの利用
  5. 故障検知の方法
    1. 特徴量の利用
    2. 距離尺度の利用
    3. ニューラルネットワークの利用
    4. 最近の手法
  6. 故障予知の方法
    1. 時系列情報の利用
    2. 故障検知方法の有効利用
    3. 最近の試み
    • 質疑応答
ページのトップヘ

講師

  • 島村 徹也 氏
    埼玉大学 大学院 理工学研究科
    教授 / 情報メディア基盤センター長
ページのトップヘ

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500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 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
    • 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 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500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)

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。

本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/5/27 フィジカルAIを用いた自律移動ロボットの実現に向けて オンライン
2026/5/28 材料・分析データに活かすためのケモメトリクスの基礎と実践 オンライン
2026/5/29 外観検査の実務とポイント オンライン
2026/5/29 導入品 (アカデミアへの委託試験も含む) の信頼性基準対応と信頼性基準試験の生データの取扱い オンライン
2026/5/29 Excelを用いた基本統計解析手法の進め方 オンライン
2026/6/2 機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用 オンライン
2026/6/2 Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 オンライン
2026/6/3 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント オンライン
2026/6/4 ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 オンライン
2026/6/4 各種プラスチック成形品の破損トラブルと原因解析 オンライン
2026/6/8 ヒューマンエラーから脱却するための「人間重視のヒューマンエラー防止法」 東京都 会場・オンライン
2026/6/8 各種プラスチック成形品の破損トラブルと原因解析 オンライン
2026/6/9 外観目視検査の正しい進め方と精度向上すり抜け防止の具体的手法 東京都 会場・オンライン
2026/6/9 外観検査の実務とポイント オンライン
2026/6/9 AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法 オンライン
2026/6/10 ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 オンライン
2026/6/11 AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法 オンライン
2026/6/12 製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・多変量解析 実践入門 オンライン
2026/6/12 知的センシングの要素技術と実装アプローチ オンライン
2026/6/12 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント オンライン
ページのトップヘ

関連する出版物

発行年月
2025/5/30 AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測
2025/3/31 ベイズ最適化の活用事例
2024/10/31 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2023/6/30 加速試験の実施とモデルを活用した製品寿命予測
2022/12/31 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2022/1/12 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/25 AIプロセッサー
2021/10/18 医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠
2021/7/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/11/6 QC工程表・作業手順書の作り方
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2019/8/30 ヒューマンエラーの発生要因と削減・再発防止策
2019/1/31 センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/5/31 “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
ページのトップヘ