～ 破損の原因となる劣化損傷、損傷発生の予知方法、AIによる損傷予知と余寿命技術、合理的保全方法としてのＲＢＭ ～
・破損の原因となる劣化損傷機構とAIを活用した損傷予知技術を修得し、損傷防止対策に活かすための講座
・経験豊富な講師からAIを活用した損傷防止技術を学び、保全実務に応用しよう！
・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。
設備・機器の劣化損傷とAIによる損傷予知技術および防止対策への活かし方 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
講師は、大学で材料学を学び、機械設備メーカーで材料選定、破損解析、対策立案を３５年間行い、これらの経験を生かしてコンサルティング会社を設立し、プラントにおける破損事故防止のためのコンサルティングを１７年間行ってきました。
近年、蓄積した知識のＡＩ化を進め、ＡＩを活用した損傷防止方法の開発を行っています。
本講義では、設備・機器の破損防止のために破損の原因となる劣化損傷について講義します。そしてＡＩによる損傷防止方法のデモと解説をいたします。
セミナー詳細
| 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、加工・接着接合・材料 |
| 受講対象者 |
・設備・機器の設計、製造、保守に関わる技術者および管理者の方 ・構造物、自動車、輸送機器、機械、プラントほか関連企業の方 |
| 予備知識 |
・特に必要ありません ・既に知識のある方には、効率的な破損防止方法の勉強となります ＊講師に聞きたいことがある方は、前もって提出いただければ幸いです |
| 修得知識 |
・ＡＩを活用した損傷予知技術 ・材料の損傷に関する基礎知識 ・設備保全に関する基礎知識 |
| プログラム |
１．破損と劣化損傷 ３．損傷防止対策に活かすためのAIによる損傷予知と余寿命技術 ４．リスクベースメンテナンス （ＲＢＭ）とその実践 ５．質疑応答・ディスカッション |
| キーワード |
破損 劣化損傷 劣化機構 疲労 腐食 クリープ 材質劣化 損傷予知 余寿命予測方法 リスクベースメンテナンス ＲＢＭ |
| タグ | AI・機械学習、金属、金属材料、プラント、疲労、腐食・防食、構造物、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 |
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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