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
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MTシステムはディープラーニングと異なり、結果が明示性を持ち、異常原因診断も高速に実行するため、生産設備の予知保全や検査問題など特にものづくり分野で利用が広がっています。
本セミナーでは、MTシステムの基礎、MTシステムの活用ポイント、MTシステムの応用 (予知保全・自律診断・異常検査など)と、多センサ・時系列データを持つプラント系異常診断を実施する上での留意事項について詳解いたします。
(2022年2月25日 10:30〜14:30)※途中、お昼休憩含む
MTシステムの特徴は、特に使いやすさと結果の分かりやすさにあります。その理由は、数理が「相関と標準偏差」から成り立っているためです。結果も理解しやすく、人間の判定とも親和性があります。原因診断の結果も、なるほどと納得できます。これまで、機器の予知保全・自律診断や、モータやエンジンの検査、外観検査などにも適用されています。
本セミナでは、基礎的事項や深層学習との特徴比較、さらに実用課題への活用ポイントなどを解説します。
(2022年2月25日 14:45〜16:15)
MTシステムは多数のセンサを持つ機械設備などの異常診断に対して有効な手法である。IHIではセンサデータを活用したプラントの異常診断システムとして実用化に取り組んできた。しかし (1) 稼働状況がダイナミックに変動する (2) 季節変動の影響を受ける といった診断対象の場合、正常であるにも関わらず状況変化を異常と判定する「誤検知」の問題があった。また、この誤検知問題に対応するために様々な稼働状況のデータを単位空間に導入すると検知精度が低下し、異常であるにも関わらず正常と判定する「未検知」の問題が生じていた。
本研究では、この誤検知、未検知の問題に対応するため診断毎に単位空間を最適化する技術を開発し、検知精度を大きく向上させた。
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。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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