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AIによる二軸押出機の予兆検知・異常兆候把握とデータ活用【LIVE配信】

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

セミナー概要
略称
二軸押出機【LIVE配信】
セミナーNo.
260291
開催日時
2026年02月26日（木） 13:00～16:00
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
講師
（株）日本製鋼所　イノベーションマネジメント本部
先端技術研究所　主任研究員　博士（理学）
風呂川 幹央　氏
価格
非会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
会員：  46,200円 （本体価格：42,000円）
学生：  49,500円 （本体価格：45,000円）
価格関連備考
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
　★1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
　★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。

◆◇◆10名以上で同時申込されるとさらにお得にご受講いただけます。◆◇◆
お申込みご希望の方は 【こちら】からお問い合わせください。

■会員登録とは？　⇒　よくある質問
備考
・セミナー資料は事前に郵送いたします。会社以外の場所で受け取りを希望される場合は、申し込みフォームのコメント欄にご住所をご記入下さい。
　※資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちら からミーティング用Zoomクライアントを
　　ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
　　ついては こちら をご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
　　10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
　　ください。
講座の内容
受講対象・レベル
・二軸押出機・コンパウンディングラインに関わる技術者、生産技術／設備担当
・押出機の運転安定化・トラブル予防に取り組む現場担当者
・設備保全、品質管理、プロセス技術の担当者
・製造業でAI・データ活用に関心を持つ若手～中堅技術者
必要な予備知識
特に予備知識は必要ありません。必要な押出機・AIの情報は講演内で解説します。
習得できる知識
・二軸押出機の運転データの特性と、AIで扱う際の基本的なポイント
・異常兆候を早期に把握するためのAI活用の考え方
・予兆検知モデルの構築フローと評価の着眼点
・現場で小さくAI活用を始めるためのステップ
・押出ラインにおけるその他のAI応用例（品質管理、運転支援など）の概要
趣旨
本セミナーでは、予兆検知・異常兆候把握を中心に、二軸押出機の運転データを活用したAI導入の基本的な考え方と、実務でのモデル構築フローを分かりやすく解説します。二軸押出機で得られるデータの特徴を踏まえつつ、どのようにAIを用いて兆候を捉えていくかを、実際の取組事例や分析手順とともに紹介します。
また、予兆監視以外のAI活用として、品質管理や運転支援など、現場で進みつつある応用例についても、取り組み動向や検討のポイントを整理して紹介します。個別の領域に深く踏み込むのではなく、押出機におけるAI活用の全体像の中で、どのようなアプローチが可能かをバランス良く俯瞰する構成としています。
全体を通じて、二軸押出機でのデータ活用を段階的に進めるための考え方や、現場で無理なく始められる予兆監視の組み立て方など、実務に直結する内容を提供します。
プログラム

１．はじめに
　1-1．押出ラインで求められる運転安定化とデータ活用
　1-2．データ活用とAIに期待される役割

２．二軸押出機の基本構造・プロセス
　2-1．二軸押出機の主な構造
　2-2．運転条件とデータの関係性

３．AI活用の基本
　3-1．データ準備と特徴量設計の考え方
　3-2．異常検知に用いられる主要な手法
　3-3．モデル構築から評価までの基本ステップ

４．予兆検知・異常検知の実践事例
　4-1．振動を用いた兆候把握
　4-2．予兆検知モデルの構築例
　4-3．結果解釈と現場へのフィードバック

５．押出プロセスにおけるその他のAI活用例
　5-1．品質管理支援の取り組み例
　5-2．運転支援のアプローチ

６．AI導入の進め方
　6-1．小規模な試行（PoC）の組み立て方
　6-2．現場で運用する際の注意点
　6-3．データ基盤や体制準備

7．押出ラインのデータ活用を広げるための展開
　7-1．段階的な取り組みステップ
　7-2．今後の押出機に期待される発展

８．まとめ・質疑
　8-1．整理
　8-2．今後に活かすポイント
　8-3．質疑応答

キーワード
AI,押出成形,二軸押出混練,品質管理,異常検知,樹脂,講演,セミナー,研修,講座
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