〜 異常検知の手順、Rによる異常検知と代表的モデル、目的に応じたアプローチ選択法、応用事例 〜
- 異常検知の業務上の留意点から、代表的なデータ解析手法について基礎から分かりやすく解説する講座！
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Rを利用して実際に分析を行い、事例を通して手順を身につけ、適切な分析手法・アプローチ法を用いた異常検知に活かそう！
※PCは弊社にて用意いたします
異常検知・故障予知の基礎と機械学習を用いたデータ解析の応用事例 〜１人１台PC実習付〜
講師の言葉
データ計測技術やデータ分析技術の発達により様々な分野あるいは業務でのデータ活用が注目されています。インフラや設備・機器の監視業務においても、安全・安心な運用や効率的な保全計画を目的として、このような技術が注目されつつあります。
一方で、データを活用した業務運用では「データを使用することで何ができるのか、注意すべき点は何か」を正しく理解しておくことが非常に重要ですが、そのような観点は抽象的になりがちです。
本講座では、「異常検知の考え方」をご理解いただき、演習にて実際に分析をしていただくことで、皆様の業務における「データ活用の可能性」を考えるきっかけをご提供できればと思います。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・自動車部品、機械、電気、輸送機関連、設備、プラント、エネルギー関連の企業の方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません （PC操作に慣れていれば、Rの操作経験も不要です） |
| 修得知識 | ・データ分析技術の概要 ・データに基づく異常検知の手順と実現方法 |
| プログラム |
１．予知保全に関して
（１）．保全技術と予知保全
（２）．よく聞く異常ケース
２．異常検知の手順
（１）．異常検知の考え方とアプローチ
（２）．異常検知の手順
ａ．基本的な手順
ｂ．データ理解と前処理
ｃ．手法の検討
ｄ．モデリング
ｅ．性能評価
３．Rによる異常検知（代表的なモデルを使った演習）
（１）．判別モデルによる異常検知
ａ．マハラノビス−タグチ法
ｂ．1−class SVM
（２）．回帰モデルによる異常検知
ａ．単回帰モデル
ｂ．分位点回帰モデル
４．データ活用に関する技術の整理
（１）．データ分析技術に係る技術ワード
（２）．統計・データマイニング・機械学習
（３）．目的に応じたアプローチ選択のポイント
５．システムとしての実現方法
（１）．システム構成イメージ
（２）．オンプレミスとクラウドサービス
（３）．MLaaS
６．応用事例
（１）．プラント設備監視
（２）．回転機械振動データを用いた異常検知
（３）．製造設備運転データを用いた異常検知
（４）．設備健全度試験結果を用いた異常検知
（５）．水質検査データを用いた水質異常検知 |
| キーワード | 異常検知 R モデリング 性能評価 MT法 SVM 回帰モデル オンプレミス クラウドサービス |
| タグ | データ解析、機械、設備 |
| 受講料 |
一般 (1名)：50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：45,100円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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