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  3. MTシステムおよび機械学習による 異常診断技術の基礎と最適活用【WEBセミナー】

自社の課題に有効な手法を選択・活用できるようになることを主眼に、
異常診断技術の本質や考え方、異常診断に活用される機械学習手法とＭＴシステムの基礎と応用、異常診断技術の適用事例などを解説。
これから異常診断技術の導入を検討されている方や、導入を進めていながら上手く適用できていない方など、ぜひご参加ください。

MTシステムおよび機械学習による
異常診断技術の基礎と最適活用【WEBセミナー】
～自社の課題に対する有効なアプローチを実現するための本質理解と活用法～

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
MTシステム【WEBセミナー】
セミナーNo.
st210604
開催日時
2021年06月10日（木） 13:00～16:30
主催
サイエンス＆テクノロジー（株）
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。　
価格
非会員：  35,200円 （本体価格：32,000円）
会員：  33,440円 （本体価格：30,400円）
学生：  35,200円 （本体価格：32,000円）
価格関連備考
定　価　：1名につき 35,200円（税込）
会員価格：1名につき 33,440円　2名の場合 44,000円、3名の場合 66,000円（税込）

※上記会員価格は受講者全員の会員登録が必須となります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
備考
※資料付：PDFデータ（印刷可)

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

【ライブ配信（Zoom使用）セミナー】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
　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。
・お申し込み後、接続確認用URL（https://zoom.us/test）にアクセスして接続できるか等ご確認下さい。
・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
・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。
・セミナー中、講師へのご質問が可能です。
講座の内容
受講対象・レベル
異常診断に興味をお持ちで、自身の課題に実際にアプローチしてみたい方
MTシステムや機械学習などに対してそれぞれの長所・短所等の理解を深めたい方
習得できる知識
・異常診断技術の枠組みおよび自身の課題に対する有効なアプローチの選択
・MTシステムや機械学習を用いた異常診断手法の流れ、その本質・狙い
趣旨
　AI・IoT技術の進展は目覚ましく、多くの分野での活用・検討が進んでいます。製造業においてもAI技術の導入に向けた取り組みが活発であり、その技術動向が注目されています。しかしながら、現状では過度な期待や誤解も多く、データを蓄積しAI技術を適用すれば、劇的な改善が期待できると考えておられる方も少なくありません。製造現場では多くの泥臭い対象に対して、課題の整理、適切なセンシング・データ採取、必要十分な解析手法の選択・適用といった基本的なアプローチこそが重要となります。
　そこで本セミナーでは、異常検知の分野において長年の実績を有するMTシステムや近年注目される機械学習（深層学習）手法を基礎から解説し、各手法の長所・短所に関して基本的な理解を深めていただきます。また、適用事例として振動センサを用いた状態モニタリングおよび異常診断手法の適用についても紹介いたします。
プログラム

１．異常診断技術の考え方
　1.1 異常診断とは
　1.2 異常診断が対象とする様々な問題
　1.3 異常診断の基本的なアプローチ
 
２．異常診断でのデータサイエンスの活用
　2.1 データサイエンスの基礎
　2.2 データ採取における注意点
　2.3 可視化の重要性
 
３．MTシステムの基本的な考えと異常診断への応用
　3.1 MTシステムとは
　3.2 MTシステムの本質的な考え方
　3.3 MTシステムの体系（MT法、MTA法、T法（1）、T法（2）、T法（3）等）
　3.4 各手法の狙いと処理の流れ
 
４．機械学習手法の基本的な考えと異常診断への応用
　4.1 機械学習の歴史とその体系
　4.2 異常診断で活用される機械学習手法
　4.3 各手法の狙いと処理の流れ
 
５．異常診断技術の適用事例紹介  
　5.1 振動センサ（AEセンサ）を用いた状態モニタリング
　5.2 回転機械に対する異常診断技術の活用
　5.3 事例1：MTシステムと産業用組込みコントローラによる軸受け装置の異常検知
　5.4 事例2：機械学習を用いた真空ポンプの異常検知


□質疑応答□

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