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MTシステムおよび機械学習を活用した生産現場における異常診断技術の基礎と適用事例解説

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概要

本セミナーでは、自社の課題に有効な手法を選択・活用できるようになることを主眼に、異常診断技術の本質や考え方、異常診断に活用される機械学習手法とMTシステムの基礎と応用、異常診断技術の適用事例などを解説いたします。

開催日

  • 2021年7月19日(月) 11時00分 ～ 16時00分

修得知識

  • 異常診断技術の枠組み
  • 自身の課題に対する有効なアプローチの選択
  • MTシステムや機械学習を用いた異常診断手法の流れ

プログラム

　AI・IoT技術の進展に伴い、製造業においても多くの企業で技術導入に向けた取り組みが活発です。実際に手を動かしている方は痛感していることが多いかと思いますが、AI技術に対して過度な期待や誤解も多く、データを蓄積し機械学習を適用すれば、劇的な改善が期待できると考えておられる方も少なくありません。
　実際の現場において、AI技術を活用するためには最新の優れた手法のみに着目するのではなく、課題の整理、適切なセンシング・データ採取、必要十分な解析手法の選択・適用といった基本的なアプローチこそが重要となります。
　そこで、本セミナーでは異常検知の分野において、長年の実績を有するMTシステムや機械学習 (深層学習) 手法をJuter Notebookを使いながら基礎からビジュアルに解説し、各手法の長所・短所に関して基本的な理解を深めていただきます。また、適用事例としてAE (Acoustic Emission) センサを用いた回転機械の状態モニタリングおよび異常診断について紹介いたします。

  1. 異常診断技術の考え方
    1. 異常診断とは
    2. 異常診断が対象とする様々な問題
    3. 異常診断の基本的なアプローチ
  2. 異常診断でのデータサイエンスの活用
    1. データサイエンスの基礎
    2. データ採取における注意点
    3. 可視化の重要性
  3. MTシステムの基本的な考えと異常診断への応用
    1. MTシステムとは
    2. MTシステムの本質的な考え方
    3. MTシステムの体系
      • MT法
      • MTA法
      • T法 (1)
      • T法 (2)
      • T法 (3) 等
    4. 各手法の狙いと処理の流れ
  4. 学習手法の基本的な考えと異常診断への応用
    1. 機械学習の歴史とその体系
    2. 異常診断で活用される機械学習手法
    3. 各手法の狙いと処理の流れ
  5. 異常診断技術の適用事例紹介
    1. 振動センサ (AEセンサ) を用いた状態モニタリング
    2. 回転機械に対する異常診断技術の活用
    3. 事例1:MTシステムと産業用組込みコントローラによる軸受け装置の異常検知
    4. 事例2:機械学習を用いた真空ポンプの異常検知
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講師

  • 石田 秀一 氏
    国立研究開発法人 産業技術総合研究所 センシングシステム研究センター 生産プロセス評価研究チーム
    主任研究員
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主催

株式会社 トリケップス
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
: 46,000円 (税別) / 50,600円 (税込)
1口
: 56,000円 (税別) / 61,600円 (税込) (3名まで受講可)

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。
  • 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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