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不良予測と設備の予兆保全へのAIおよびデジタル技術の導入と活用のポイント

不良予測と設備の予兆保全へのAIおよびデジタル技術の導入と活用のポイント

～失敗しない製造現場へのAIによる不良予測と設備の予兆保全の仕組みとは～
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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年8月26日〜9月8日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年9月4日まで承ります。

概要

本セミナーでは、AI技術を活用した不良予測、故障予知について解説いたします。
AIによる工場への不良予測システム導入のポイントおよび、設備の予兆診断・予知保全について詳解いたします。

開催日

  • 2026年8月25日(火) 12時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 製造業におけるDX推進担当者、管理者
  • これからDX推進に携わる方

修得知識

  • 製造業にDXが必要な理由
  • モノづくり改革、モノづくりDXをゴールに導くための手法
  • AIの利活用により、「不良を作らない」「ラインを止めない」仕組を構築する手順とポイント

プログラム

　昨今、生成AIを含めAI技術はめざましく進歩してきている。一方、これまで品質や設備故障を現場力で担保してきた時代は、「2025年の崖問題」など、技術継承が進まず、すでに限界を迎えようとしている。
　本セミナーでは、この技術継承のハードルを乗り越え、AI技術を徹底的に活用し、不良予測や設備の故障予知について論説するが、まずは、「そもそも製造現場に何故DXが必要なのか」「失敗しないモノづくりDXとは」から詳しく解説したのち、「工場現場へのAI導入と活用のポイント」について詳述する。その後、本セミナーのタイトルである「工場現場への失敗しないAIによる不良予測システム導入の極意」と「設備の予兆診断、予知保全へのデジタル技術導入と活用のポイント」を、実践的なテーマにフォーカスをあて解説する。

  1. 第1部 データ活用による付加価値創造 (競争優位源泉の確保) とそれを実現するスマートファクトリー
    1. 製造業におけるDX・スマートファクトリーとは
      1. 製造業におけるモノづくりDXの現状
      2. モノづくりDXの成功要因
      3. スマートファクトリーとは
    2. 製造業におけるスマートファクトリーを成功に導くには
      1. 改良・改善と改革の違い
      2. ゴール設計 (ブループリント) と時間軸設計 (詳細計画書)
      3. 製造DXを成功に導くために最初に整えるべきもの
      4. DX成功の3つの要因
    3. マニュファクチャリング・デジタルサービスプラットフォーム
      1. データ活用のための必須条件
      2. マニュファクチャリング・デジタルサービスプラットフォーム
    4. データ活用により生まれる新たな価値
      1. 最適化、自律制御、気づかせる化
    5. 製造現場においてデータの利活用が進まない背景
      1. 製造業におけるDXの源泉は「データ活用」
      2. いかに「データ活用」を推し進めるか
  2. 第2部 AIによる異常検知技術の導入と実装方法
    1. 製造現場におけるAIによる異常検知の導入の必要性
      1. 異常検知実現のためにはデータは不可避
      2. データ活用のための必須条件
      3. モノづくりの3つのリソース
      4. スマートファクトリー実現に向けた3つの要素
    2. データの取得方法とそのポイント
      1. マニュファクチャリングデジタルサービスプラットフォーム
    3. データの連携方法とその活用
    4. AIによる予測、予知モデルの作成
      1. 異常検知の仕組み
      2. 予測、予知モデルの作成方法とそのポイント
      3. 熟練工のカン、経験、スキル、ノウハウなどの暗黙知を形式知に変えた予測モデル
    5. AIによる各種モデルの実装例
      1. モデルの実装方法とそのポイント
      2. 振動センサーからのデータによる設備故障予知
      3. 電流、電圧などのリアルタイムモニタリングによるヒーター線の断線予知
      4. ファインセラミックス工程における様々なAIモデル実装例
      5. 異常検知モデルの実装後の自律学習
    6. AIによる予測、予知モデルの導入のポイント
      1. 異常検知の継続のための必要要件
      2. 製造現場との共創による価値の創出
      3. 暗黙知のデータ化
      4. 製造現場のキーパーソンの育成
      5. データサイエンティストに求められる3つのスキルセット
  3. 第3部 失敗しない「AI不良予測」導入の極意
    1. データ活用のための必須条件
    2. なぜAIによる不良予測が必要なのか
      1. 「不良検知」と「不良予測」の定義
    3. 導入の極意
      1. 成功の鍵
      2. データ戦略
      3. 説明可能なAI (XAI) の導入
      4. 製造現場との協調
      5. 導入までのロードマップ
  4. 第4部 「予兆診断」と「予兆保全」におけるデジタル変革
    1. 設備の突発停止による影響
      1. 突発停止による損失
      2. 現代産業が直面する構造的課題
    2. 設備の予兆診断を成功に導くためには
      1. 保全方式の進化とパラダイムシフト
      2. 予兆診断を実現する3つの技術基盤
      3. 物理量をデータに変えるセンシング技術
      4. 異常検知を支えるAIアルゴリズム
      5. 導入を成功に導く戦略的4ステップ
    3. 成功を分ける組織実装の重要ポイント
    4. 各業界における実装事例と効果
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主催

株式会社 R&D支援センター
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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。
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受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

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  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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  • 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。
  • セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
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  • 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。

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アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2026年8月26日〜9月8日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
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