AIによる機械・設備の劣化予知と損傷防止技術および保全DXへの応用 <オンラインセミナー>

~ 破損と劣化損傷、損傷機構、AIによる損傷発生の予知方法、合理的保全としてのリスクベースメンテナンス (RBM)とその実践 ~

・損傷防止対策に活かすための破損原因となる劣化・損傷とAIによる劣化予知・余寿命予測技術を学び、保全DXを成功させるための講座

・蓄積された劣化・損傷関連データを用いたAIによる損傷防止技術を修得し、破損事故の未然防止へ活かそう!

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

 講師は、大学で材料学を学び、機械設備メーカーで材料選定、破損解析、対策立案を35年間行い、これらの経験を生かしてコンサルティング会社を設立し、プラントにおける破損事故防止のためのコンサルティングを18年間行ってきました。
 近年、蓄積した知識のAI化を進め、AIを活用した損傷防止方法の開発を行っています。その中で、あらゆる分野におけるデジタル化による改革(DX)が進行し、保全DXのニーズが高まっています。
 本講義では、設備・機器の破損防止のために破損の原因となる劣化損傷について講義し、蓄積された損傷関連データを用いた損傷機構設定AIによる損傷防止方法の解説(ソフトデモを含む)を行い、保全DXへの展開について議論いたします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年04月13日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン品質・生産管理・ コスト・安全
受講対象者 ・設備・機器の設計、製造、保守に関わる技術者および管理者の方
・経験を問わずAIを用いた損傷予知に関心のある方
・構造物、自動車、輸送機器、機械、プラントほか関連企業の方
予備知識 ・特に必要ありません。文系出身者でも意欲のある方には理解できるような内容です
・既に知識のある方には、効率的な破損防止方法の勉強となります
修得知識 ・材料の損傷に関する基礎知識
・設備保全に関する基礎知識
・AIによる損傷予知と余寿命予測
プログラム

1.プラント保安の現状
  (1).OSHA PSM
  (2).国内形成の変化

2.破損と劣化損傷
  (1).破損とは
  (2).破損の原因となる劣化損傷
  (3).172の劣化機構一覧表  

3.損傷機構各論
  (1).疲労                              
  (2).腐食                  
  (3).クリープ                
  (4).材質劣化による破損

4.損傷防止対策に活かすためのAIによる損傷予知と余寿命予測技術
  (1).損傷発生の予知方法 
  (2).余寿命予測方法
  (3).AIによる損傷予知方法
  (4).AIのデモ 

5.リスクベースメンテナンス (RBM)とその実践
  (1).リスクの定義
  (2).合理的保全方法としてのRBMの解説
  (3).RBM実施事例
  (4).RBM用ソフト

6.保全DX
  (1).保全関連データのデジタル化
  (2).AI、ソフト、センサーの活用方法

7.質疑応答・ディスカッション
  (1).質問と問題提起(懸念される損傷、寿命予測など)
  (2).AIによる解決策について
  (3).RBMソフトによる解決策について
  (4).総合討論

キーワード OSHA PSM 破損 劣化損傷 劣化機構 疲労 腐食 クリープ 余寿命予測方法 リスクベースメンテナンス 保全DX
タグ AI・機械学習寿命予測センサ材料未然防止プラント疲労機械腐食・防食自動車・輸送機設備
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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