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設備・機械の異常検知、予知に向けたセンシング、評価技術

設備・機械の異常検知、予知に向けたセンシング、評価技術

~DX、デジタルツインに向けて~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、工場設備への故障検知システム、予知保全システムの構築に必要な知識や、構築に際して苦労した点、構築を上手く進めるための工夫点について解説いたします。

開催日

  • 2022年8月5日(金) 10時30分 16時10分

プログラム

第1部 地方中小企業への機械学習を活用した工場稼働設備の故障予知保全技術の導入

(2022年8月5日 10:30〜12:00)

 近年、ものづくり・生産現場へのデジタル技術の導入による生産効率や労働生産性の向上が盛んに行われています。これらの取り組みはデジタルトランスフォーメーション (DX) やIoT活用、デジタルツインの活用などとされ、昨今のものづくり・生産分野で行われている取り組みの代表的なものの一つとなっています。
 このような背景の下、DXやIoTにより企業での労働生産性の向上に貢献するため、機械加工に使用する油圧プレス機の故障検知・故障予知保全システムの構築や、近年 その評価の重要性が高まっている機械で発生する二酸化炭素排出量の評価システムの構築を企業と共に進めています。
 この講義では、これらのシステムの構築に必要な知識や、構築に際して苦労した点、構築を上手く進めるための工夫点についてお話しします。

  1. ものづくりにおけるDX・IoT活用の加速
  2. 油圧プレス機の監視システム
    1. プレス機の概要
    2. データの取得方法
      1. センサの選定
      2. 計測器の選定
      3. データの保存
      4. エラーの通知方法
  3. データの処理方法
    1. 時系列データの考察・特徴分析
      1. 視覚による確認
      2. データ処理による確認
      3. 他変量との関係による確認
    2. 回帰モデルの作成
      1. 様々なモデル
      2. 回帰モデルを用いたデータ解析
      3. 解析結果・精度の比較
  4. 結果の検討
    1. データの取得結果
    2. データの処理結果
    3. 処理結果の妥当性の評価
  5. 利便性の向上
    1. VPN接続の活用
    2. クラウドサーバーの活用
    3. Webアプリの活用
  6. 構築に際して苦労した点
  7. 構築を上手く進めるための工夫点
  8. 応用例:二酸化炭素排出量評価システム
    • 質疑応答

第2部 音と振動からの異常検知の技術動向

(2022年8月5日 13:00〜14:30)

 本講座では、音と振動による異常検知について、技術動向を解説します。統計量、機械学習、深層学習を用いた異常検知の手法を解説します。機械装置への適用事例を紹介します。また、2020年、2021年に行われた音による異常検知の国際的な技術コンペを解説します。

  1. 音と振動からの異常検知の基礎
    1. 統計量による異常検知
    2. 機械学習を用いた異常検知
  2. 異常検知への深層学習の適用
    1. 自己符号化器と変分自己符号化器
    2. 注意機構による異常検知
    3. マスクとノイズ付加による表現学習
    4. 機械装置への適用事例の紹介
  3. 国際的な技術コンペの解説
    1. 音による機械の状態モニタリング (2020年)
    2. 少量の適応データを用いた異常検知 (2021年)
    • 質疑応答

第3部 化学プラントの保全に活用可能なAI技術と現場導入のポイント

(2022年8月5日 14:40〜16:10)

 近年IoTやAIを設備保全の現場に活用しようという動きが活発になってきている。しかし、IoT/AIを活用して現場のDX化やスマート保安への取り組みを行おうとしても、どこから手を付けていいのか、またどこに相談すればいいのかが分からないという話も聞くようになった。また、現場で推進するリーダーが不在でやりたくてもやれないという課題も聞く。
 本講演では現場を中心としたスマート保安への取り組みを目標に、IoT/AI技術を使ってどのように構築していくのか、使える技術は何かなど実際に導入した企業の実例を含めて紹介する。あわせて導入時に考えるべきポイントや注意点、プロジェクトの進め方などについても、講師の経験をもとに紹介する。

  1. 化学プラントを中心とするスマート保安の現状と取り組み状況
    1. ものづくり企業の課題
    2. 経産省におけるスマート保安への取り組み
  2. IoT×AI技術と現場活用
    1. AI/IoTを現場に適用するときの考え方と注意点
    2. AI技術の特徴
  3. 化学プラントの保全に活用可能なAI技術
    1. インバリアント分析技術
      1. インバリアント分析とは
      2. 導入事例
      3. 音による異常検知
      4. WiFi振動センサ conanairによる事例
    2. 学習モデルを作らない異常検知技術
      1. モデルフリー分析とは
      2. 導入事例
  4. 現場導入のポイント
    1. 現場導入時に注意するポイント
    2. 失敗する原因
    3. 進め方の手順
    4. データ収集のポイント
    • 質疑応答

講師

  • 寺島 修
    富山県立大学 工学部 機械システム工学
    准教授
  • 速水 悟
    早稲田大学 研究院
    教授
  • 相馬 知也
    日本電気 株式会社 AI・アナリティクス事業部
    シニアマネージャ

主催

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
: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)
複数名
: 50,000円 (税別) / 55,000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 50,000円(税別) / 55,000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 55,000円(税別) / 60,500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)
  • 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)

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。

  • 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、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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。
本セミナーは終了いたしました。

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