～ MTシステム手法を利用した異常検知、ウェーブレット変換の応用としての異常検出手法、機械学習を用いた生産設備の異常検知システム構築法 ～
・データの抽出・検出手法を活用し、予知保全、自動検査や異常検知システム構築に活かすための講座！
・異常データや異常信号の検出に応用するための手法を学び、時系列データや画像データからの異常検知・欠陥検査に活かそう！
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。
第１部
設備・インフラ等の予知保全では異常例を網羅しきれないため、「正常状態のみを学習する」戦略が採用されます。MTシステムはこの戦略に基づく手法で、
１．少ない教師データで高速学習ができる
２．異常時の原因診断ができる
３．数理が軽快でエッジでの利用が容易
などの利点があります。本セミナーでは、考え方から具体的な利用方法までを丁寧に解説します。時系列データや振動波形の扱い方等も学ぶことができます。
第２部
生産現場において異常検知は重要であり、これからも発展していく分野だと思います。その中で効率の良く異常検知を行えるシステムを構築することは非常に重要です。セミナーを通じて現場のお役に立てれば幸いです。
第３部
本講座は、実際の現場で役に立つ、専門知識が少ない方でも理解できるよう、デジタル信号処理の応用を解説します。音声信号、振動信号、画像など多くの具体例を交えて説明していきます。
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・生産設備の管理・保全、生産技術担当者の方でデータ解析に携わる方 ・生産ラインのデータや、画像・振動などの信号を異常検知に役立てたい技術者の方 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の数学、統計知識 |
| 修得知識 |
・予知保全における人工知能（AI）の活用手順を修得できる ・時系列データの新たな特徴化技術を修得できる ・信号抽出・異常検出の知識と技術 （※信号処理技術の基礎知識の解説は行いません） ・生産設備における異常検知の方法 |
| プログラム |
第１部 MTシステムを利用した異常検出および予知保全
１．IoTとAIとMTシステム （１）．人工知能（AI）の種類とそれぞれの特徴 （２）．AIの応用分野と使い分け （３）．課題解決のための要素とそれぞれの関係
２．MTシステムの各計算手法と特徴 （１）．MT法とその特徴 （２）．T法(1)およびMSR（多重単回帰）とその特徴
３．計測データからの特徴抽出技術 （１）．変化量・存在量 （２）．時系列データの特徴抽出 （３）．画像データの特徴抽出
４．実施例 （１）．イプシロンロケット自律点検 （２）．医療機器の予知保全 （３）．異音・振動異常検査 （４）．画像検査・外観検査 （５）．地震予測
５．MTシステム導入のためのソフトウェア
第２部 生産設備の異常検知について
１．生産設備の異常検知について （１）．生産設備における異常検知とセンシング （２）．機械学習による異常検知 （３）．機械学習を用いた異常検知の例 第３部 信号処理を用いた異常検出についての活用例
１．短時間フーリエ変換（STFT）を用いた音源方向定位 （１）．フーリエ変換と短時間フーリエ変換 （２）．実環境における音源方向定位の例 （３）．ロボットの音源定位システムの応用例
２．ウェーブレット変換を用いた独立成分分析による音声信号抽出 （１）．複素数ウェーブレット変換とその計算アルゴリズム （２）．理想環境における白色ノイズから音声信号の抽出例 （３）．実環境における混合音声から目的音声の抽出例
３．方向成分を利用した特徴検出と表面検査 （１）．２次元離散複素数ウェーブレット変換 （２）．プリント基板の欠陥検出の応用例 （３）．橋床のひび割れ検査の応用
４．ウェーブレット瞬時相関による異常信号検出 （１）．実信号マザーウェーブレットの作成 （２）．クルマの異音検出の例 （３）．水道管の漏水音から漏水箇所検出の例 |
| キーワード | MT法 T法(1) MSR 時系列データ 画像データ 特徴抽出 音声信号抽出 欠陥検出 ウェーブレット瞬時相関 異音検出 機械学習 |
| タグ | 統計・データ解析、信号処理、データ解析 |
| 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 |
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
