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人工知能・AIによる異常検知技術の導入と実装方法

人工知能・AIによる異常検知技術の導入と実装方法

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概要

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。

開催日

  • 2023年8月4日(金) 10時30分 ～ 16時15分

プログラム

第1部 人工知能による異常検知技術の導入と実装方法

(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。

  1. 製造現場においてデータの利活用が進まない背景
  2. 製造現場における人工知能による異常検知の導入の必要性
  3. データの取得方法
  4. データの連携方法
  5. 人工知能による予測、予知モデルの作成
  6. 人工知能による各種モデルの実装方法
  7. 人工知能による予測、予知モデルの導入事例
  8. 人工知能による異常検知の今後の展開
    • 質疑応答

第2部 AIによる異常検知技術とデータの集め方、センサの選び方、設置の仕方

(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。

  1. データの収集とは
  2. データ収集に必要な機器等
  3. IoTデバイスによるデータ収集
  4. データの収集例
  5. センサーの例
  6. マイコンボードの例
  7. ネットワーク環境の例
  8. 収集データの利用について
  9. 見える化とは
  10. 見える化のためのツール例
  11. データ分析方法
  12. データ分析のためのツール例
  13. AIによるデータ分析
  14. プログラミングによる分析手法
  15. クラウドサービスの利用によるデータ分析
    • 質疑応答

第3部 異常予兆検知・制御へのAI技術導入と実装

(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。

  1. はじめに
  2. AI技術超概要
  3. AI技術適用時の考え方
  4. AIデータ解析概要
  5. AIデータ解析プロセス
  6. AIデータ解析結果に基づいたシステム化
  7. AIデータ解析事例 (異常予兆検知)
  8. AIデータ解析事例 (パフォーマンス推定)
  9. AIデータ解析事例 (省エネルギー評価指標構築)
  10. AI制御アルゴリズム開発
  11. AI制御アルゴリズム動作実験
  12. AI制御システム構築ステップ
  13. AI制御システム構築事例 (空気調和設備)
  14. AI制御システム構築事例 (プラント)
  15. 今後の展開
  16. さいごに
    • 質疑応答
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講師

  • 前田 岳志 氏
    日本アイ・ビー・エム株式会社 IBMコンサルティング事業本部
    アソシエイトパートナー
  • 植田 崇靖 氏
    (同)UESEI
    代表社員
  • 小渕 恵一郎 氏
    横河デジタル 株式会社 Enterprise AI推進室
    Chief AI Officer
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主催

株式会社 技術情報協会
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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 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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