☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆

MTシステムおよび機械学習を活用した生産現場における
異常診断技術の基礎と適用事例解説【WEBセミナー】
※本セミナーは開催日が7月19日から変更になりました

セミナー概要
略称
MTシステム【WEBセミナー】
セミナーNo.
tr210709
開催日時
2021年10月15日(金) 11:00~16:00
主催
(株)トリケップス
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
講師
国立研究開発法人産業技術総合研究所
エレクトロニクス・製造領域センシングシステム研究センター
生産プロセス評価研究チーム主任研究員(博士(工学))石田 秀一 氏

<経歴>
 2008年3月九州工業大学情報工学部機械情報工学科卒業
 2010年3月九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報専攻博士前期課程修了
 2013年3月九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報専攻博士後期課程修了、博士(工学)
 2013年4年~2014年3月独立行政法人産業技術総合研究所生産計測技術研究センター産総研特別研究員
 2014年4年同所入所
 現在に至る

<委員等>
 一般社団法人品質工学会評議員/一般社団法人エレクトロニクス実装学会官能検査システム化研究会主査/石川県工業試験場石川県AI・IoT技術アドバイザー

<主な研究分野>
 民間企業との共同研究を中心とした生産プロセス評価(異常検知、機械学習)/品質工学、ロボット工学
価格
非会員:  50,600円 (本体価格:46,000円)
会員:  50,600円 (本体価格:46,000円)
学生:  50,600円 (本体価格:46,000円)
価格関連備考
お1人様受講の場合 50,600円[税込]/1名
1口でお申込の場合 61,600円[税込]/1口(3名まで受講可能)

※4名以上お申し込みの場合は、ご連絡ください。
備考
★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

★インターネット経由でのライブ中継のため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
講座の内容
趣旨
 AI・IoT技術の進展に伴い、製造業においても多くの企業で技術導入に向けた取り組みが活発です。実際に手を動かしている方は痛感していることが多いかと思いますが、AI技術に対して過度な期待や誤解も多く、データを蓄積し機械学習を適用すれば、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。
実際の現場において、AI技術を活用するためには最新の優れた手法のみに着目するのではなく、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システムや機械学習(深層学習)手法をJuter Notebookを使いながら基礎からビジュアルに解説し、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AE(Acoustic Emission)センサを用いた回転機械の状態モニタリングおよび異常診断について紹介いたします。
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 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

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