～ 計測データの取得とデータ収集、計測データの前処理技術、人工知能（AI）による正常異常判定への応用例 ～
・計測データの取得・収集とその解析技術を活用し、工場データの「見える化」を進め、スマートファクトリー実現に活かすための講座！
・データの取得・収集と前処理技術、AI・データ処理技術を応用した異常や予兆の検知手法を修得し、生産現場の自動化、省力化、歩留まり向上や生産性向上に活かそう！
本講座はMicrosoft Teamsを利用予定です
・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。
近年、工場の生産現場や生産ラインにおいては、スマートファクトリーやIndastorie4.0の考え方を取り入れることが求められております。それらによって人手に頼る工程を減らして工場の自動化・省力化が図られると同時に生産性の向上が期待されます。スマートファクトリーを実現する為に最も重要なのが工場のデータの「見える化」であり、その為に様々な計測器や新しいセンサを使ってデータを取得する必要があります。取得された計測データはIoT機器で通信して収集します。工場の多数の装置からのセンサ情報は莫大な量となって所謂ビッグデータとなるので人間の処理では間に合いません。したがって、人工知能（AI）を使った機械による自動処理と判断が必須となります。
本講習会ではスマートファントリーで重要なセンサによるデータ取得・IoT機器によるデータ通信と収集・計測データの前処理工程・人工知能による知的判断による異常や予兆の検知の各段階を、実例を交えながらご紹介いたします。
| 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 |
・自動車部品、電子部品、電子機器、産業機械、化学工場、プラント関連企業の技術者の方 ・設計、開発、品質管理、生産技術、設備保全担当者の方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・スマートファクトリーでの計測データの処理の流れ ・スマートファクトリーでのセンサ機器の使い方 ・人工知能に入れる前の計測データの前処理法 ・人工知能による計測データの処理法と判断 |
| プログラム |
１．これからの新しい時代の工場における生産ライン （１）．スマートファクトリー （２）．Indastorie4.0 （３）．工場における製品の品質や生産条件の「見える化」
２．工場の「見える化」のための計測データの取得 （１）．「見える化」を実現する為の計測データ （２）．電流センサ （３）．加速度センサ （４）．音センサ （５）．新しいセンサ （６）．工場での計測に用いるセンサの注意点
３．工場で計測されたデータの収集 （１）．IoTとICT （２）．IoT機器によるデータ収集 （３）．工場でのデータ収集の注意点
４．人工知能（AI）を使う前に重要な計測データの前処理技術 （１）．計測データの雑音の抑制とディジタルフィルタ （２）．計測データのスペクトル解析 （３）．計測データの非定常スペクトル解析 ａ．時間周波数解析 ｂ．スペクトログラム ｃ．ウェーブレット変換
５．人工知能（AI）による知的判断と異常検出 （１）．従来の正常異常判定法とその限界 （２）．ディープラーニングによる人工知能（AI）の実現 （３）．計測データの人工知能（AI）による処理とデータ解析 （４）．正常時と異常時のデータが両方得られる場合の手法 ａ．畳込みニューラルネットワーク（CNN）による正常異常判定 ｂ．CNNによる機械の動作音からの正常異常判定 （５）．異常時のデータが取得できない場合の手法 ａ．t分布型確率的近傍埋め込み(t－SNE)による正常異常判定 ｂ．オートエンコーダによる正常異常判定 |
| キーワード | 計測データ IoT ICT 時間周波数解析 スペクトル解析 非定常スペクトル解析 ディープラーニング CNN オートエンコーダ |
| タグ | AI・機械学習、信号処理、生産管理、センサ |
| 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 |
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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