機械学習(MT法)と信号処理による異常検出技術の基礎と故障未然防止法 〜 信号解析ソフトウェア付 〜

〜 機械学習(MT法)を理解するための統計学、フィルタ処理技術、MT法を使った異常信号監視技術の原理と実践・事例 〜

  • 講師が開発した『機械学習(MT)を使った異常信号検出技術』の原理と故障防止への活用方法を学ぶ講座
  • 機械学習(MT法)と信号処理技術を組み合わせることで敏感かつ正確に異常を検出し、設備や機器の故障を未然防止するための特別セミナー!

講師の言葉

 生産設備・工程では、ある時点で突発的に故障や不具合が発生することがあります。しかし実際は、設備・工程にかかわるいろいろな要素や要因の変質が徐々に進行し、それらが複合的に絡みあい、限界を超えると一気に不具合として顕在化される場合が多いのです。

 徐々に進行している要素や要因の変質は、その症状を音や振動の微弱な変化として訴えています。残念ながら、その信号のわずかな変化を敏感にとらえることは難しいことです。しかし、品質工学のMT法という機械学習と信号処理技術を組みあわせることによって、敏感、かつ、正確に信号発生系の変質や変化を検知することができます。

 これを利用すれば、設備や機器の故障を未然に防止することが可能になります。また、製品品質を検査する品質管理の場面でも活用できます。

 このセミナーでは、講師が開発した『MT法を使った異常信号検出技術』の原理と活用方法を習得していただきます。また、MT法を理解するうえで必要不可欠になる統計学の基礎や信号処理技術の基礎をわかりやすく解説します。

 また、すでに実用化されている異常信号検出技術の活用事例や、物体検出技術、生体情報による個人認証技術への利用についても紹介します。

 そして、高価なADコンバータがなくてもマイクロフォンジャックを持つPCがあれば実際にこの技術を実践できる『信号解析ソフトウェア』を無償で提供します。このソフトウェアの使い方についても解説します。

 あわせて、すべての信号を音に変換するツールも無償配布します。これを使えば、日経平均の騰落率なども音にして再生することができます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年03月19日(月) 10:30 ~ 17:30
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 ・開発・設計、製造工程の設計・管理、品質管理に携わる方 ・『判別』技術を必要としているメーカーの方 ・製造設備や製造工程の保全管理の方 ・製品のIoT対応を検討している方 ・金融、不動産、医療・医薬関係者、社会科学に関連する方
予備知識 ・Microsoft社 Excel を使った経験がある方 ・信号処理技術、統計学、品質工学の知識は不要です。
修得知識 ・統計学の基礎知識 ・MT法の原理から活用方法まで ・信号処理技術とMT法の連携 ※信号解析ソフトウェアをご提供致します。
プログラム

1.機械学習:MT法を知る

  (1).機械学習による判別・診断のための技術:MT法

    a.異常信号検出事例の映像をご覧ください

    b.アンナ・カレーニナ 冒頭の一文

    c.不幸な家庭を測るものさしを作るために

    d.ものさしの原点と目盛

  (2).マハラノビス距離について

    a.2項目に関するマハラノビス距離

    b.試験結果にあらわれる違和感

    c.マハラノビス平面とユークリッド平面

    d.多次元空間への展開

  (3).マハラノビス距離を使った判別方法

    a.カイ2乗分布

    b.しきい値の決め方

    c.等確率楕円

  (4).MT法の実施例

    a.DCモーターの品質評価

    b.項目ごとの品質管理の危険性

    c.IoTとのかかわりとは

2.MT法を理解するための統計学の基礎の基礎

  (1).基本統計量を復習する

    a.平均、偏差平方和、分散、標準偏差

    b.2乗した値で計算するほんとうの理由

  (2).正規分布と標準正規分布

    a.正規分布の性質

    b.基準化と標準正規分布

  (3).分散の加法性

    a.分散の加法性とは

    b.シミュレータで納得!分散の加法性

  (4).シミュレータで納得!カイ2乗分布の本質

  (5).シミュレータで納得!中心極限定理

    a.中心極限定理とは

    b.シミュレータで実験

    c.分散計算の違和感 なぜ、(データ数−1)で割る?

  (6).相関と相関係数

    a.相関とは

    b.相関係数の計算

3.信号処理技術について

  (1).信号処理の種類と目的

    a.周波数解析

    b.フィルタ

    c.相互相関関数

    d.周波数応答特性

    e.信号生成

  (2).周波数解析技術 FFT

    a.FFTとDFT

    b.サンプリング定理

    c.FFTを実行するときの注意点

  (3).信号を精製するためのフィルタ処理

    a.フィルタ処理の目的

    b.フィルタ処理の原理

4.MT法を使った異常信号監視技術の原理と実践

  (1).信号監視にMT法をどのように活用するのか

  (2).まずはシミュレータで効果を確認!

  (3).周波数が変化する信号の異常を検出する

  (4).異常信号検出を利用したブザーの品質管理 

  (5).じわじわ進行する信号発生系の変質を敏感にとらえるために

5.MT法によるFFT重心監視の事例

  (1).すでに活用されている事例をいくつか

  (2).物体検出技術への転用

  (3).個人認証技術への応用

6.質疑応答

キーワード 機械学習 信号処理 MT法 異常信号検出 統計学 偏差 正規分布 標準正規分布 相関
タグ 統計・データ解析分析信号処理実験計画・多変量解析シミュレーション・解析データ解析未然防止
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
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 小田急第一生命ビル(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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