～ 生産現場におけるDXのポイント、IoTとAIを活用した品質監視の高度化、製造業における検証／導入事例、インバリアント分析技術 ～
・IoT／AIを活用することでより手間をかけずに不良品を作らないという目的を達成するための実践講座！
・導入実績、検証実績をもとに実際の事例と対策から導入時のポイントや現場導入に役立つノウハウまでを修得し実践するための特別セミナー！
・インバリアント分析のロジック解説や実務に沿った事例を多く解説いたします。またインバリアント分析技術を使った実際の分析について体験して理解いただきます。
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
IoT×AIという言葉が製造現場で聞かれるようになってから数年が経過し、実際の現場での活用も進み始めています。これまでは設備の異常検知や異常予測などを目的に活用を検討することがほとんどでした。最近になって品質管理の面でもプロセスデータを活用しようという動きが広まってきています。
これまでも出来上がったものの品質をチェックし、不具合があった場合はその原因をデータから分析し対策をとるという方法はとられてきました。しかし不良品そのものを作らないという対策には限界も見えてきています。ここにIoT／AIを活用することでより手間をかけずに不良品を作らないという目的を達成しようという動きが出てきています。
本講座では、導入時のポイントをはじめとして、ここ数年の導入／検証実績をもとに現場への導入時に課題となった事例と対策などを通じて、現場導入に役立つノウハウを習得していただきます。また、現場に即導入可能な分析技術としてインバリアント分析技術を取り上げ解説します。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・製造業における製造部門／品質管理部門／保全部門の方 ・技術企画部門、品質管理部門、システム部門の方 ・運転データの効果的な活用を検討している部門の方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・IoT×AIをどう組み合わせて実務に活かすかの方法 ・蓄積されたデータの活用方法 ・設備監視／品質監視でのDCS／PLCデータの活用 ・IoTによるデータ収集システム構築のポイント |
| プログラム |
１． IoT×AIの概要と適用のポイント （１）．生産現場におけるDXのポイント （２）．設備監視／保全のスマート化に関わる日本政府の取り組み状況 （３）．データ活用における課題 ａ．蓄積されたデータの活用 ｂ．業界内での差別化 ｃ．日本と海外の取り組みの違い
２．IoT×AIによる品質異常・設備異常の予兆検知と監視の高度化 （１）．IoTによるモニタリングと設備データ収集のポイント （２）．収集／蓄積されたデータをAI活用法 （３）．IoTとAIを活用し品質監視を高度化手法 （４）．インバリアント分析による監視の高度化
３．適用／検証事例 （１）．製造業における検証／導入事例 ａ．歩留まり向上：製造機械の事例 ｂ．運転の見える化：設備保守の効果測定 （２）．音による異常検知と設備／品質監視の事例
４．インバリアント分析による分析作業の実際 【体験実習】 （１）．システム紹介 （２）．現場で利用するＵＩの操作 （３）．技術部門／分析部門が利用するＵＩの操作 （４）．例題による分析操作の実際
５．おわりに （１）．社内における予算獲得のポイント （２）．新しいプロジェクトをどう進めるか |
| キーワード | IoT AI 設備監視 保全 故障検知 異常検知 異常予測 品質劣化検知 インバリアント分析 データ収集 システム構築 ＤＸ 品質監視 DCS PLC 製造品質 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、リスク管理、ソフト品質、寿命予測、品質管理、未然防止、データ分析、機械、ITサービス、工作機、設備 |
| 受講料 |
一般 (1名)：55,000円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：49,500円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
