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 | ベイズ推定を用いたデータ解析 | オンライン | |
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| 発行年月 | |
|---|---|
| 2020/3/26 | ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点 |
| 2020/3/24 | リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ - |
| 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 |
| 2015/10/22 | FMEA・DRBFMの基礎と効果的実践手法 |
| 2015/6/26 | 2015年版 民生機器用蓄電池市場の実態と将来展望 |
| 2013/6/21 | 機械学習によるパターン識別と画像認識への応用 |
| 2013/6/3 | プラスチックのタフニングと強度設計 |
| 2013/2/1 | 患者情報の安全管理と法的にみた診療記録のあり方 |
| 2013/1/31 | ヒューマンエラー対策 事例集 |
| 2006/3/10 | 信頼性抜取り試験・加速試験とデータ解析 |
| 1998/6/15 | 電子機器・部品の複合加速試験と信頼性評価技術 |
| 1993/4/1 | はんだ接続の高信頼性化技術とその評価 |
| 1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |
| 1992/11/11 | VLSI試験/故障解析技術 |
| 1988/11/1 | EOS/ESD対策ハンドブック |
| 1988/2/1 | 半導体の故障モードと加速試験 |
| 1987/8/1 | 機構部品の故障現象と加速試験 |
| 1985/10/1 | 電子部品・電子装置の環境信頼性試験 |