AI/IoTを活用した異常検知システムと失敗しない構築のポイント ~演習付~

~ センサデータ処理と異常検知に関する基礎、AI/IoTのビジネスへの活用事例、導入成功に向けての実践ノウハウ ~

・AI/IoTの基礎知識とビジネス活用の仕組み構築に関する実践的ノウハウを修得する講座
・うまくいかないところが多いAI/IoTシステム開発について講師の豊富な経験をもとにポイントを学び、プロジェクトを成功させよう!

講師の言葉

 AI/IoTの失敗プロジェクトが何と多いことか。自社の事業・製品・現場の、AI/IoT活用との親和性をよく検討もせず、投資回収見通しも立っていない状態でありながら、いま始めなければ競争力を失ってしまうという強迫観念に駆られ、あるいはICTベンダーやセンサベンダーの口車に乗せられて、プロジェクトを見切り発車し、今日までに数億円から数十億円に昇る巨大な投資を行いながら、成果らしき成果が上がっておらず、迷走しているプロジェクトが何と多いことでしょう。セミナーや書籍では多くの成功事例が紹介されている?それは正直、相当に盛って発表されています。大手の製造業では、製品ごと事業ごとにベンダーに食い散らかされた個別のIoT/AIが林立しているのが実態です。
 講演者は、AI/IoTという格好の良い言葉が喧伝されるはるか前の時期から、顧客と一緒に泥まみれになりながら、デジタル化・ネットワーク化活動を推進して参りました。今日では、監視センサ数が1万点を超える巨大なシステムとなり、まさに時代の先頭を走っていると言えるものを作り上げてきました。また、システムの構築のみならず、非常に地道な毎日の監視業務と、それを通じた改善も担当しています。本講義では、ベンダーに躍らされるのを防ぐためのAI/IoTの基礎知識や、ビジネス活用の仕組みの構築に関する実践的ノウハウを、詳細な実例紹介や演習を交えながら皆様に習得していただきます。また、講演者自身が経験したさまざまな失敗や試行錯誤の数々も包み隠さず、紹介させていただきます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年11月13日(水) 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 ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・AI/IoTシステムの企画・開発に携わる方
・製造業でAI/IoTの活用により業績向上を目指すマネジメント部門の方
・製造業でAI/IoT活用推進人材を目指す方
・製造業のものづくり改革推進部門の方
※初学者から管理者・部門責任者の方々まで、どなたにも分かり易くご説明いたします
予備知識 ・情報システムに関する基礎知識
修得知識 ・巷で言われていることとは異なる、AI/IoTの定義や活用の意義につき、理解を深めることができます
・ICTベンダーやセンサベンダーに踊らされないために最低限必要な、AI/IoTに関する理論武装ができます
・AI/IoT活用推進プロジェクトの実態や課題につき、理解を深めることができます
・AI/IoTを活用したセンサデータ分析と異常検知への応用事例について、具体的かつ詳細に知ることができます
・AI/IoT活用推進プロジェクトにおいて、「絶対にやってはいけないこと」につき、理解を深めることができます
・AI/IoT活用による業務の自動化・システム化の構想を描くことができます
プログラム

1.AI/IoTとは?
  (1).AI/IoTは、「デジタル化、ネットワーク化」や「最適制御」と本質的に何か違うのか?
  (2).どのような付加価値があれば、AIと呼べるのか?
  (3).AIによってもできないこと
  (4).全ての企業が「AI/IoTをいま開始しないと、競争上劣後してしまう」訳ではない。踊らされないこと

2.ベンダーに踊らされないための、センサデータ処理と異常検知に関する基礎の習得
  (1).自然界の生物の知的活動はどのようなメカニズムで行われているのか?
  (2).センサの検出値とその持つ意味(インテリジェンス)への展開
  (3).センサ種類、サンプリング周期設定、空間配置、ノイズ排除について
  (4).データからの特徴の抽出、パターン認識、機械学習
  (5).ディープラーニング(深層学習)とは?
  (6).異常検知と原因推定
  (7).教師なし/教師あり/半教師ありの異常検知
  (8).異常検知手法の違いによる得手不得手について
     (非線形分布データが苦手、変化幅大データが苦手、など)

3.市場におけるAI/IoT推進関連の製品やサービスについて
  (1).AI/IoT関連製品やサービスのジャンルについて
  (2).各製品・サービスの中核となる情報処理モデルについて
  (3).製品・サービスの選択で大きな違いが出るのか?
  (4).下手に推進すると儲かるのはベンダーだけ。
      ベンダーに踊らされない、製造業(OEM)としてのプロジェクトの運営について

4.AI/IoTのビジネスへの活用事例
  (1).講演者自身の構築事例(AI/IoTを活用したセンサデータ分析と異常検知への応用)
  (2).その他の活用事例1(自社製品の市場での使われ方監視系)
  (3).その他の活用事例2(工場における生産の監視系)
  (4).セミナーや書籍等の「成功事例」は相当に盛られている。実態は失敗プロジェクトが多発
  (5).AI/IoT活用は大企業のためのものか?

5.AI/IoT導入成功に向けての実践ノウハウ
  (1).そもそも自社の事業・製品・工場・現場は、AI/IoT導入効果があるのか?
      事業収益力は強化されるのか?
  (2).製造業(OEM)としてAI/IoT活用の全体像、ビジョン、戦略を創り上げる
  (3).プロジェクトがICTベンダーやセンサベンダー主導になったら必ず失敗し、数億円~数十億円を失う
  (4).一で、センサ技術の進化は著しいものがあり、しっかりと把握しておく
  (5).自社でAI/IoT活用を推進する際にぶつかるさまざまな壁や副作用について
  (6).監視対象とする事象を適切に選択する
  (7).監視項目別の特性の違い(挙動の違い)をきちんと把握する
  (8).パイロット顧客を獲得し、顧客ドリブンで展開する
  (9).POCツールで出来る限り長く引っ張る
     (ICTベンダーがどんなに急かそうと本格システム化を急がない)
 (10).POCツール→本格システムの過程での変質に注意
 (11).「暗黙知の形式知化」と「標準化」の重要性
 (12).プロジェクトで獲得した知識を体系化整理し、将来的に積み上げていくための「容れ物」を確立する
 (13).講演者自身が経験した失敗や試行錯誤の数々

6.本日のまとめ

キーワード AI/IoT センサデータ処理 サンプリング周期設定 空間配置 ノイズ排除 パターン認識 機械学習監視項目  POCツール 暗黙知の形式知化
タグ AI・機械学習ソフト管理センサネットワークデータ分析ITサービス設備
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000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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