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本セミナーでは、KPIの基礎を説明したうえで、多くの企業が直面する4つの課題 (KPI設計の業界標準が無い、KPI同士の相関性の管理ができない、KPI異常の原因特定が難しい、多数のセンサー追加が必要) を克服した新しいKPIの設計・導入・活用方法を、化学プロセスを例に解説いたします。

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。

本セミナーでは、化学設備の設計、運転、設備管理の基礎、材料損傷・劣化現象の特長、発生機構、防止策、防食設計、診断、寿命予測について基礎から解説いたします。

本セミナーでは、産業現場のAI異常検知・予知技術について取り上げ、摩耗限界予測、折損予兆検知、機器電源停止の事前予知、配線ゆるみ検知、スポット溶接異常検知、画像による異常検知、コンクリート練り混ぜ固さ予知、ひび割れ検出など、産業現場での20の実践事例をもとに、各種判定手法を整理・体系的に解説いたします。

本セミナーは、医薬品工場における維持点検のための積極的設備保全について基礎と実践をDXの視点を加えて解説いたします。

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。

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。

本セミナーでは、予兆保全を単なるセンサー導入やAI活用ではなく、製造現場の判断と保全業務を変えるための実践テーマとして捉え、突発停止や品質不良、保全人材不足といった課題を起点に、現場に眠る「壊れる前のサイン」をどのように見つけ、既存設備からデータを収集し、判断に使える形へ整えていくかを解説いたします。

本セミナーでは、工場におけるサイバーセキュリティについて取り上げ、OT (制御・運用技術) セキュリティの基礎から、ITとの違い、現場で実践すべき対策の進め方、実際のインシデント事例までを分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、AI機械学習の手法を分類して、それぞれが我が国の産業現場の異常検知予知にどのように適用されているか実例を交えて紹介いたします。

本セミナーでは、過去に起きたプラントの事故事例を交えて、同様の事故を防ぐ、または、被害を最小化するための対策を検討する上で重要となる各種リスク評価手法の概要 (目的や基本手順) について詳解いたします。

本セミナーでは、蒸留の基礎から解説し、蒸留塔操作におけるトラブルの原因の特定から解決策まで、実際に発生したトラブル事例をもとに解説いたします。

本セミナーでは、化学設備の設計、運転、設備管理の基礎、材料損傷・劣化現象の特長、発生機構、防止策、防食設計、診断、寿命予測について基礎から解説いたします。

本セミナーは、欧米や日本のプラントや工場で広く用いられているリスクアセスメント手法 FMEA, FTA, ETA, HAZOP, LOPAを基礎から解説いたします。
また、簡易的定量評価手法であるLOPAに関する講義では、混同されがちなSIL, SIF, SISについても詳しく説明いたします。