アコースティック・エミッション (AE) の基礎とIoT/AIへの応用および実例

~ AEのデータ解析と評価方法、AEによる材料評価および実構造物の健全性評価、スマート工場におけるIoT/AIの応用および適用実例 ~

・AEをIoT/AIに効果的に活用し、機械や構造物の破壊を未然防止するための講座
・AEとそのデータの機械学習による解析・評価技術を修得し、機械や設備の信頼性確保に活かそう! 
*当日は、講師の著書をお配りいたします

講師の言葉

 アコースティック・エミッション(AE)は、金属、複合材料、セラミックスなどの材料評価法として、また金属製構造物、FRP製構造物、コンクリート製構造物などの健全性をグローバルに評価する方法として、広く適用されています。2016年4月、政府が主催する産業競争力会議は、今後の成長戦略をまとめました。その中で、IoT(もののインターネット)、ビッグデータ、AIなどの先進技術により、新たな市場を創出することが大きな柱になっています。
 環境雑音に影響されない高周波数帯域を計測するAEは、スマート工場、スマートコンビナート、そしてインフラ構造物において、設備の診断を行い、健全性を連続的に評価することにより構造物や機械装置の破壊を未然に防ぐなどしてリスクを軽減し、またメンテナンスコストを削減する目的で、IoTの切り札として、国内外で広く適用されています。
 本講演では、AEの基礎、およびデータ解析・評価を実施する際に中核的役割を担うAI(機械学習)の基礎について分かり易くまとめ、国内外におけるAEによるIoT/AIの適用実例について紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年10月09日(火) 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 電気・機械・メカトロ・設備
受講対象者 ・自動車工場、ロボット製作工場、半導体製造工場などで、品質管理、製品検査、設備診断などの仕事に従事している技術者の方
・高速道路会社や鉄道会社、あるいは各自治体において、橋梁、道路などインフラ構造物のメンテナンスに関わる仕事に従事している技術者の方
・化学プラントなどにおいて、設備診断やメンテナンスに関わる仕事に従事している技術者の方(機械、エレベータ・エスカレータ、プレス機、発電設備、海洋構造物、橋梁、プラント、タンク、配管等)
予備知識 ・橋梁や道路、トンネルなどインフラ構造物の特徴、化学プラントや製油所を構成する圧力容器、貯蔵施設、配管、バルブなど各種設備に関する基礎的な知識、あるいは工場で運用されている各種機械システムに関する基本的な構造や運転に関する基礎知識があれば、本講座をより理解しやすい
修得知識 ・AEの基礎について十分な知識を持つことができ、現在急速に適用が広まりつつあるIoTを活用して、スマート工場、スマートコンビナート、社会インフラ構造物などの健全性モニタリングを実施することができるようになる
・IoTで採取されたデータの解析・評価・判定にAI(機械学習)を適用するための基礎知識を習得し、活用できるようになる
プログラム

1.アコースティック・エミッション(AE)の基礎
  (1).AEの発生原理
  (2).AEの発生源
  (3).AE波の伝播と減衰
    a.AE波形の特徴
    b.位置標定
  (4).AE計測装置
    a.AEセンサー
    b.AE計測システム
    c.AE信号処理パラメータ
  (5).AEの計測手順
  (6).AEのデータ解析と評価方法
  (7).AEによる材料評価
    a.金属材料
    b.複合材料
    c.セラミックス
  (8).AEによる実構造物の健全性評価
    a.金属製構造物
    b.FRP製構造物
    c.土木構造物
    d.宇宙・航空構造物
  (9).設備診断
    a.歯車診断
    b.軸受診断
    c.金型プレス機
    d.射出成形装置
    e.メカニカルシール
    f.エレベータ・エスカレータ
    g.大型プレス機
    h.加工状態の評価
    i.製品検査
    j.漏洩(リーク)の評価

2.AI(機械学習)の基礎
  (1).AIによるAEデータ処理の例
  (2).AIを導入する前に考えるべきこと
    a.情報科学市民権の獲得
    b.課題設定
    c.AI技術導入のための第一歩
    d.AIによる予測の仕組み
    e.予測(回帰)モデル
    f.損失関数と正則化
    g.交差検証
    h.モデル回帰のベイズ統計による定式化
    i.AIによる分類の仕組み
    j.教師あり学習と教師なし学習
    k.類似度と特徴空間
    l.低次元特徴空間を構成するための主成分解析
    m.K-means法による分類

3.IoTへの適用実例

  (1).スマート工場におけるロボットのIoT
  (2).スマート工場における各種機械装置のIoT
  (3).スマートコンビナートにおけるIoT
  (4).スマートグリッドのIoT
  (5).風力発電設備のIoT
  (6).海洋構造物のIoT
  (7).原子力発電所のIoT
  (8).鋼橋のIoT
  (9).コンクリート橋のIoT
  (10).吊り橋のIoT

4.AIの適用実例
  (1).スマート工場
  (2).MONPAC解析・評価
    a.背景
    b.適用実例
     ・ステンレス製円筒容器の加圧試験
     ・球形ホルダーの加圧試験
     ・ステンレス製反応容器
     ・横置エチレン貯曹
     ・プロセスユニット
     ・貯蔵タンク側板
     ・高圧配管
  (3).TANKPAC解析・評価
    a.タンク底板のAE試験
     ・歴史的経緯
     ・世界の適用状況
     ・規格化の動向
     ・AE試験の実施
     ・我国における適用実例  
     ・検討
      AE発生源、AE計測時における環境雑音の影響
  (4).地下貯蔵タンクの腐食損傷評価
    a.試験原理
    b.AE波の計測手順
    c.試験タンクの諸元
    d.データベースの構築
    e.地下タンクの定性的腐食損傷評価
    f.腐食速度とAE活動度との相関
    g.まとめ
  (5).バルブリーク検出・評価への適用(VPAC評価)
    a.背景
    b.バルブリークの理論
    c.データベースの作成による実用化
    d.現場における実バルブへの適用
  (6).スマートコンビナート
      (化学プラントにおけるデータ マネジメント システム)

キーワード アコースティック・エミッション AE 健全性評価 設備診断 予測(回帰)モデル ベイズ統計 K-means法 スマート工場 IoT  MONPAC解析・評価 TANKPAC解析・評価 腐食損傷 バルブリーク検出・評価 VPAC評価

タグ 統計・データ解析AI・機械学習安全検査寿命予測非破壊検査金属材料未然防止プラント疲労機械機械要素ITサービス構造物設備
受講料 一般 (1名):49,680円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,280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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