• 2019年09月17日(火) 10:30 ~ 17:30

１．工場へのＩｏT・ＡＩ導入の基礎
　　（１）．目的と手段
　　（２）．全体像（活用域、データ、AI、モノ、人・・・）
　　（３）．ものづくりのデータとは？（世の中のビッグデータとの根本的な違い）

２．導入のステップ
　　（１）．ＩｏTシステムの実態とは？
　　（２）．ＰｏＣの位置づけ
　　（３）．ＩｏＴ化のレベルと適用効果の範囲
　　（４）．投資対効果の考え方（社内での上申時におさえるべき説得ポイント）

３．適切なデータ収集の方法
　　（１）．どういうデータが必要か？
　　（２）．センサーの選び方（センシングとデータ収集）
　　（３）．データ量と処理能力の関係
　　（４）．ネットワーク選定の考え方
　　（５）．ネットワーク環境の構築方法
　　（６）．工場現場におけるＩｏＴ活用と５Ｇとの関係

４．目的別データ収集、選定の仕方
　　（１）．データの蓄積、保管、分析について
　　（２）．データ統合、一元管理の留意点
　　（３）．エッジとクラウド、商用利用とオンプレ活用のメリット/デメリット
　　（４）．工場内でのセキュリティ対策について

５．ＡＩ活用について・解説
　　（１）．機械学習と深層学習の活用の違い
　　（２）．ＢｌａｃｋｂｏｘとＷｈｉｔｅｂｏｘについて
　　（３）．ＡＩ技術の全体像について

６．工場内物流、調達、購買とのＩｏＴ連動とは？
　　（１）．ＳＣＭとの連携
　　（２）．ＡＲ／ＶＲ／ＭＲとの連動
　　（３）．もの／人／設備との連動

７．具体的な活用事例、適用事例（実例、実施例中心）
　　（１）．適用領域毎に
　　　　　　（研究開発、設計開発、生産準備、製造、検査、社外協力会社連携、他）
　　（２）．制御と通信の融合

８．その他
　　（１）．国の補助金制度、活用の方法、税制対策の方法、他

日本テクノセンター研修室