MTシステムによるセンサデータの解析と異常診断への応用

~ 異常検知、MTシステムの最新動向、MTシステム・機械学習による異常検知、センシングデータの異常検知への活用 ~

・センシングデータを異常検知に活用するための技術を修得し、システムの構築に応用するための講座

・異常検知の分野において長年の実績を有するMTシステムと急激に進歩している深層学習を活用し、精度の高い異常診断へ活かそう !

講師の言葉

異常検知技術はヴァーチャルかリアルかを問わず産業において幅広い応用性を持っています。

しかしながら、対象が多様であるがゆえに、その制約条件(内容、規模、運用方法、計算資源等)に対して様々な手法が提案されており、実際に取り組もうとした際に、どの手法が適するのかを悩む技術者は少なくありません。

 このセミナーでは、異常検知の分野において長年の実績を有するMTシステムをはじめ、近年急激に進歩し、その活用が期待される機械学習(深層学習)手法を対象として、各手法のアプローチ、処理の流れ、長所・短所を解説いたします。

 さらに、直感的な理解を助けるためにPythonコードのオープンソースなデータ分析環境である

Jupyter Notebookを用いて、結果だけでなく処理の過程を含め可視化を行いながら分かりやすく説明します。

 そして、実際のセンシングデータを用いた活用のためにはどのような処理やアプローチが必要か基礎的な方法を解説し、実際にMTシステムや機械学習での適用事例を紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年03月26日(木) 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 ・センシングデータを用いたプロセス機器や製品の異常検知に関心のある方
・異常検知には関心があるがどの手法・規模を用いればよいか悩んでいる方
・MTシステムと機械学習は何が違うのか直感的に学びたい方
予備知識 ・基礎的な統計用語の知識

修得知識 ・異常検知技術の枠組みを理解し、自身が抱える課題に対してどのアプローチが有効か判断することができる
・MTシステムや機械学習による異常検知手法の流れやその本質・狙いを理解することができる
・センシングデータを活用して異常検知を行うための基礎となる知識の取得
プログラム

1.異常検知の基本的な考え方

(1).異常検知とは

(2).異常検知が対象とする様々な問題

(3).各問題への基本的なアプローチ

 

2.MTシステムによる異常検知の概要

(1).MTシステムとは

(2).MTシステムの体系

   ・MT法、T法(1).(2).(3).

(3).各手法の思想とアプローチ

(4).MTシステムの長所・短所(適用上の注意点)

   ・最近の動向

 

3.機械学習による異常検知の概要

(1).機械学習の歴史と異常検知

(2).教師あり学習と教師なし学習

(3).異常検知で活用される学習手法

(4).各手法の狙いとアプローチ

(5).機械学習の長所・短所(適用上の注意点)

   ・最近の動向

 

4.センシングデータを異常検知に活用するための基礎知識

(1).異常検知で用いられるセンサとその特徴

(2).収録データの可視化とその重要性

(3).代表的な前処理と特徴記述

(4).センシングデータの運用

   ・エッジ、クラウド

 

5.MTシステムと機械学習による異常検知の活用事例紹介

(1).回転機械の予知保全技術に向けて

(2).AE(アコースティック・エミッション)センサを用いたセンシング

(3).事例紹介1:MTシステムを用いた組込みシステムへの実装と回転機械の異常検知

(4).事例紹介2:機械学習を用いた回転機械の異常検知技術

キーワード 異常検知 MTシステム 機械学習 教師あり学習 教師なし学習 センサ センシングデータ 予防保全技術 
タグ AI・機械学習リスク管理業務改善未然防止データ分析
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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