• 2018年05月15日(火) 10:30 ～ 17:30

１．今、なぜ故障予知なのか？ 

　　（１）．製造業を取り巻く変化
　　（２）．顧客課題の具体例

２．IoT、AI活用に関する世の中の動向
　　（１）．FA機器メーカの顧客の取り組み
　　（２）．FA機器メーカの取り組み

３．製造ラインにおける予兆保全を阻む４つの壁
　　（１）．見える化
　　（２）．データを揃える
　　（３）．データを集約する（サーバーにアップする）
　　（４）．データを分析して要因を特定する

４．製造現場のIoT化と各社の取り組みレイヤー
　　（１）．IoT化のレイヤー
　　（２）．各社の取り組みレイヤー

５．製造現場における課題のとらえ方
　　（１）．モノづくりを取り巻くニーズとシーズの変化

６．オートメーションコンセプト
　　（１）．更なる高度化
　　（２）．知能化
　　（３）．人と機械の協調

７．製造現場において情報化が必要なセンシング対象（４Ｍ）
　　（１）．４Ｍ視点での情報化のとらえ方
　　（２）．必要となるセンシング技術

８．IoT加速を提唱するコンセプト
　　（１）．IoT化の課題
　　（２）．多様な物理量を収集/検証したい（見る）
　　（３）．変化し続ける因果関係を捉えたい（分析する）
　　（４）．高速でデータを同期して揃えたい/多様なネットワークに対応したい（揃える/届ける）

９．課題解決コンセプト
　　（１）．センサオープン化/マシン性能センシング
　　（２）．予兆ルールの自己学習
　　（３）．データ高速同期/NWオープン化

１０．装置の構成要素の見える化
　　（１）．循環系
　　（２）．動力系
　　（３）．機構系

１１．故障予知を支援するシステム
　　（１）．循環系・・・想定アプリケーションと特徴
　　（２）．動力系・・・想定アプリケーションと特徴
　　（３）．機構系・・・想定アプリケーションと特徴

１２．故障予知を支援する技術
　　（１）．データ解析技術

１３．総括

日本テクノセンター研修室