～ センサによる時系列波形データの収集、時系列波形データの処理、異常検知アルゴリズムの選定、時系列波形機械学習による異常診断への応用 ～
・センサ時系列波形データの収集、処理方法の基礎から異常検知方法の選定や実践上の留意点まで修得し、高性能なシステム開発に応用するための講座
・求められる要件や現場での使いやすさに対応したセンサやアルゴリズムの最適選定およびＡＩ適用におけるポイントを修得し、高精度な異常診断システムに応用しよう！
・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。
これまで、様々な分野で各種センサにより収集した波形データに基づく異常検知が行われてきていますが、近年、IoT技術の進歩により、検知対象がどんどん拡大してきています。しかしながら、実際にビジネスとして実践しようとすると、さまざまな壁が存在します。センサと一口に言っても、さまざまな種類やタイプがあります。センサ波形を収集するには、データを記録するデータレコーダだけでなく、各種周辺機器も必要になってくる場合があります。このため、異常診断の目的や、求められる性能、コスト・サイズの制約などのビジネス要件に応じてこれらを選定することが必要になります。また、現在、さまざまな異常検知アルゴリズムがありますが、ビジネス要件のみならず、現場での使いやすさなどを考えてアルゴリズムを選定する必要があります。とくに欧州で進められているＡＩ関連の法規制だけでなく、日本国内でもＡＩガイドラインに記載されている、ＡＩの判断にかかわる検証可能性の確保や、説明可能性・解釈可能性の向上についても検討が必要になってきています。本セミナーでは、2025年度の講座で好評をいただいた項目を一通り網羅し、異常検知の基礎から、センサによる時系列波形データの収集、統計的品質管理アプローチやAIアプローチによる異常検知方法の選定、実際の適用事例、ビジネス上の留意点に至るまでをわかりやすく解説します。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・生産現場などで品質管理や生産性向上の活動に携わっている方 ・インフラや製造装置向けの点検・保守、運用業務（O&M）に携わっている方 ・統計、ＡＩ、機械学習・深層学習、とくに説明性の高い時系列波形機械学習による異常診断に関心がある方 ・センサ波形による異常検知に興味がある方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・センサ波形による異常検知の基本的な考え方と、実践するにあたって留意すべき点 ・異常検知アルゴリズムの選定とそのポイント |
| プログラム |
１．異常検知のためのセンサシステムの基礎 ２． センサによる時系列波形データの収集と留意点およびそのポイント ３．時系列波形データの処理方法とそのポイント ４．異常検知アルゴリズムの選定とＡＩによるアプローチ ５．時系列波形機械学習による異常診断の実例 ６．演習： センサ時系列波形データによる異常検知のグランドデザイン |
| キーワード |
異常検知 サンプリング定理 ナイキスト周波数 時系列波形データ キャリブレーション ノイズ除去 切出処理異常検知アルゴリズム 時系列波形機械学習 |
| タグ | AI・機械学習、信号処理、リスク管理、シミュレーション・解析、データ解析、センサ、品質管理、未然防止、プラント、データ分析、ITサービス、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。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
