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MTシステムはディープラーニングと異なり、結果が明示性を持ち、異常原因診断も高速に実行するため、生産設備の予知保全や検査問題など特にものづくり分野で利用が広がっています。
本セミナーでは、異常時の原因診断が可能な“ホワイトボックス型AI”として活用されるMTシステムについて、基礎から具体的な活用方法まで丁寧に解説いたします。
時系列データや振動波形の扱い方、画像データの扱い方なども併せて学んでいただけます。

なぜなぜ分析は、なぜを5回くりかえさなければならない? 5回以下だったらだめですか? 5回以上だったら良いのですか?
この質問に答えることができますか?

• 塩を入れすぎて塩辛いカレーを作ってしまった。
• ネジの締め忘れをした不良品を出荷し顧客クレームになった。

上記の二つの事例の再発防止をするために、あなたはどのようなアプローチをしますか?
本セミナーを受講していただければ、なぜなぜのくりかえしの回数の疑問が明確になります。また、再発防止のアプローチの方法と二度と問題を起こすことがない対策方法について学ぶことができます。

本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。

本セミナーでは、製造業の実務で使う各種データ分析の実践的な方法を中心に講義いたします。また、具体的な事例を通してデータ分析の基礎と手順を解説いたします。
そして、統計解析パッケージソフトウェアを使って、実際にデータ分析の演習を行います。

本セミナーでは、安全係数 (安全率) ・規格値 (閾値、公差、許容差) の合理的な決定方法を求めている方、市場クレームが減らないという課題をお持ちの方、かけたコストに見合った生産品質改善が得られているかを明確にしたい方々に、経済性を根拠に合理的に安全係数 (安全率) 、規格値 (閾値、公差、許容差) を決定する方法である「損失関数 (JIS Z 8403)」について、詳細に解説いたします。
加えて、事例演習を行い、実践的な安全係数と規格値 (閾値、公差、許容差) の計算方法を身に付けていただきます。

本セミナーでは、安全係数 (安全率) ・規格値 (閾値、公差、許容差) の合理的な決定方法を求めている方、市場クレームが減らないという課題をお持ちの方、かけたコストに見合った生産品質改善が得られているかを明確にしたい方々に、経済性を根拠に合理的に安全係数 (安全率) 、規格値 (閾値、公差、許容差) を決定する方法である「損失関数 (JIS Z 8403)」について、詳細に解説いたします。
加えて、事例演習を行い、実践的な安全係数と規格値 (閾値、公差、許容差) の計算方法を身に付けていただきます。