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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本セミナーでは、製造現場における時系列データの収集・解析、機械学習を組み合わせ、故障予測や異常発生予測に活かす方法とポイントを詳解いたします。
(2023年8月4日 10:30〜12:00)
昨今、製造現場における人工知能による様々な異常検知の仕組みの導入が進んでいるが、導入にあたってはデータの取得や、取得されたデータの連携が非常に重要になってくる。また何のために異常検知をするのかという目的を明確にしないまま、人工知能を使用すると現場は混乱し、運用に大きな支障が生じる。
本セミナーでは、製造現場において人工知能による異常検知を導入する際に注意すべきポイントや「どのようにデータを取得し、どのように連携させ、そしてどのように人工知能により異常検知を行い現場の改善に寄与させるのか」という実践的な内容について詳述する。
(2023年8月4日 13:00〜14:30)
昨今AIは様々な分野で利用されるようになってきている。ChatGPTに代表されるような自然言語処理の分野で利用拡大が大きなニュースになり、我々の身近な生活においてもその影響を実感することも多いだろう。製造現場に代表される異常検知や異常予測の分野においてもAI、特に機械学習やディープラーニングによる分析を以前に比べて簡単に始められる環境が整って来ている。
そうした環境の中で、初めてそのような予測に取り組む方を対象にした講座になっています。データ収集に必要なデバイスの紹介に始まり、収集の実例を上げながらどのような方法でデータを収集したのかを紹介する。またデータ収集後の分析についても、ローカル環境のみならず、比較的初心者でも取り組みやすいクラウドサービス、およびその利用方法についても実例を交えながら紹介する。
(2023年8月4日 14:45〜16:15)
近年、AI技術は様々な分野で適用が進み、結果として非常に有用な技術であることが確認されて来ている。工場やプラントでも設備や品質の異常予兆検知あるいは異常原因の推定に多く用いられ多くの成果を上げている。更に最近では、プラントや工場の制御に対するAI技術の適用が進められ成果が出てきている。
この講演ではプラント設備や品質に関する異常予兆検知、プラントや工場の制御に対してAI技術をどのように導入・実装したかを事例に基づいて説明する。
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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2025/1/22 | 外観検査の効果的で効率的な進め方と実践ノウハウ | オンライン | |
2025/1/22 | ベイズ推定を用いたデータ解析 | オンライン | |
2025/1/22 | 4M管理の基本と運用手順 | オンライン | |
2025/1/23 | 時系列データ分析 入門 | オンライン | |
2025/1/23 | 量産に耐えうる最適設計仕様を導く非線形ロバストデザイン | オンライン | |
2025/1/24 | 着実にステップアップできる多変量解析講座 | オンライン | |
2025/1/24 | 品質管理の基礎 (4) | オンライン | |
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2025/1/28 | セラミックスの破壊メカニズムと破壊強さ試験・信頼性評価の基礎 | オンライン | |
2025/1/29 | 特許分析における生成AI/ChatGPT活用と競合他社の弱みの見つけ方 | オンライン |
発行年月 | |
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2024/3/4 | 対話型生成AI (人工知能) 利活用技術 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
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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 |
2022/4/28 | プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化 |
2022/4/28 | 研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化 |
2022/1/13 | DXを未来のビジネスに結びつけるための情報収集利活用ノウハウ |
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) |
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