~ 異常検知の手順と手法、機械学習・モデリングを利用した異常検知の実習、機械/設備異常検知の応用事例 ~
・データ分析技術の基礎から学び、異常検知・予兆検知に活かすための講座!
・講師の経験に基づいた現実的な異常検知の進め方から、判別モデル・回帰モデルを利用したデータ解析手法まで学び、実務で活かすための特別講座!
・汎用的に使われているフリーソフト「R」を使います!
※PCは弊社にて用意いたします。希望者にはRのファイルを差し上げます。
~ 異常検知の手順と手法、機械学習・モデリングを利用した異常検知の実習、機械/設備異常検知の応用事例 ~
・データ分析技術の基礎から学び、異常検知・予兆検知に活かすための講座!
・講師の経験に基づいた現実的な異常検知の進め方から、判別モデル・回帰モデルを利用したデータ解析手法まで学び、実務で活かすための特別講座!
・汎用的に使われているフリーソフト「R」を使います!
※PCは弊社にて用意いたします。希望者にはRのファイルを差し上げます。
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。
開催日時 |
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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(MT法) b.1-class SVM c.オートエンコーダ (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).クラウドデータ分析基盤の紹介
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 モデリング MT法 SMV オートエンコーダ 機械学習 振動データ 運転データ 検査データ |
タグ | AI・機械学習、データ分析、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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