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高度デジタル技術による異常検知・予知保全の効率化

高度デジタル技術による異常検知・予知保全の効率化

～AI, IoT, デジタルツイン～
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開催日

  • 2023年11月16日(木) 10時00分 ～ 17時00分

修得知識

  • 機械状態監視
  • 保全戦略
  • 振動監視システム
  • 無線振動計
  • 機械診断

プログラム

第1部 無線振動計による機械状態監視

- 時系列データと周波数成分データの活用 –

(2023年11月16日 10:00〜11:30)

　保全のスマート化のために無線振動計への注目が高まっているものの、そもそもなぜ振動データを活用するのか、振動データでどのようなことが実現できるのかを理解し、保全スマート化の推進ための知識を提供する。

  1. 設備保全戦略
    1. 事後保全/予防保全/予知保全
    2. 設備の経年劣化傾向の種類
    3. 時間基準保全と状態基準保全の比較
  2. 機械状態監視
    1. 機械状態監視のための各種技術
    2. 振動技術による状態監視
    3. 有線/無線/ポータブル振動監視
    4. 軸受けタイプに応じた振動センサ種別
    5. 信号処理モニタ機能
    6. 状態監視ソフトウェア機能
  3. 無線振動計
    1. 無線振動計への要求事項
    2. 一体型無線振動計と別置型無線振動計
  4. 振動データと診断事例
    1. 時系列データ
    2. FFTスペクトルデータ
    3. 転がり軸受の故障周波数
    4. 振動データによる診断事例
  5. 高度デジタル技術の導入
    1. 従来型アプローチの限界
    2. AIによる機械学習を活用した診断サービス
    • 質疑応答

第2部 強化学習とシミュレーションによる異常検知と最適制御

(2023年11月16日 12:10〜13:40)

　強化学習は、自動車の自動運転からロボット制御、さらには囲碁や将棋の対戦まで、幅広い分野で高性能を発揮するなど、応用や実用化の事例が増えつつある人工知能技術である。これをプラントに導入することで、オペレーションやメンテナンスの効率化や最適化を進めることができるという展望について、検証事例とともに述べる。
　機械学習の性能向上に伴い、プロの囲碁棋士に勝利したことで話題になった強化学習を、プラントのオペレーションやメンテナンスに応用する方法論を習得できる。特に、化学工学の理論に基づき、実績データが無い状況も再現して予測できるプラントシミュレータと強化学習を併用し、プラントの内部状態を推定するソフトセンサと、プラントを指定した運転条件に到達させる最適制御を実現する方法を習得できる。

  1. 強化学習とシミュレーション
    1. ダイナミカルシステム
    2. ダイナミックシミュレーション
    3. プラントシミュレータ
    4. 最適制御と強化学習
  2. ソフトセンサ
    1. ソフトセンサの分類
    2. オブザーバ (制御工学)
    3. 強化学習によるオブザーバ
    4. AIソフトセンサの事例
  3. プラント制御
    1. 自動制御技術の概要
    2. 強化学習によるプラント制御
    3. レプリカモデル予測制御によるプラント制御
    4. AIプラント制御の事例
    • 質疑応答

第3部 AI・IoT・デジタルツイン を活用した異常検知、異常予知とその可視化

(2023年11月16日 13:50〜15:20)

　昨今のクラウドやIoTを含めたデジタル技術の進歩を眺めながら、それら技術がプロセスプラントのオペレーションやメンテナンスにどのように変革をもたらすのか、フィジカルとデジタルの両方の切り口から解説する。

  1. オペレーション&メンテナンス (O&M) の現状および今後の課題
  2. 最新デジタル技術、センサー技術の進歩
  3. オペレーションにおける異常検知、異常予知技術
  4. メンテナンスにおける異常検知、異常予知技術
  5. デジタルツインと可視化技術
    • 質疑応答

第4部 生産設備における予兆保全を目指したDXの取り組み

(2023年11月16日 15:30〜17:00)

　富士フイルムでは、生産設備に対して、予め定めている保全標準と設備の状態や生産の状況を基にして保全計画を立案、日々の保全活動を実施し、また、その活動結果を分析することにより、保全標準、保全計画を見直す予兆保全を展開している。
　このPDCAサイクルの中で、デジタル技術を駆使しデータ収集・分析を行っており、本講演では、富士フイルムの保全改革、及び、保全活動におけるDX推進に向けたコンセプトとデジタル化の事例を紹介する。

  1. ものづくりにおけるDXの取り組むべき姿
  2. 生産現場におけるDXの取り組み
    1. 工程情報の見える化
    2. 品質要因解析への適用事例
  3. 予兆保全を目指したDXの取組み
    1. 富士フイルムの保全改革
      1. 設備保全が抱える問題点と保全改革
      2. 人材育成の取組み
      3. 点検・診断・延命化技術の深耕
      4. 情報の見える化/設備履歴の情報集約
    2. 設備管理におけるDXの取組み
      1. FMEA・FTAの活用
      2. 保全報告等の情報収集
      3. 自然言語分析の活用
      4. 活動の分析
  4. まとめ
    • 質疑応答
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講師

  • 井出 翔太 氏
    ベーカーヒューズ・エナジージャパン株式会社 ベントリー・ネバダ事業本部
    アプリケーション&ソリューションアーキテクト
  • 窪澤 駿平 氏
    日本電気株式会社 データサイエンスラボラトリー
    主任研究員
  • 米山 徹 氏
    千代田化工建設 株式会社 O&M-Xソリューション事業部 開発・海外プロジェクトセクション
    リーダー
  • 石野 昌裕 氏
    富士フイルムエンジニアリング株式会社 ビジネス開発事業部
    テクニカルアドバイザー
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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

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1名様
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)
複数名
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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 55,000円(税別) / 60,500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 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500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。
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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。

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