～ 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・予知検知のためのセンサデータ解析の基礎と応用事例 ～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（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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