MTシステムの基礎と特徴抽出・検査システム開発への応用＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　ものづくりの現場では、製造工程に異常がないかどうかを監視し、不良品が市場に出荷されないように検査が行われます。それらの作業を自動化・補助するために、人工知能（AI）などの解析技術が活用されますが、MTシステムは特に近年信頼が高まっているAIの技術です。
　MTシステムの特徴は、特に使いやすさと結果の分かりやすさにあります。その理由は、数理が「相関と標準偏差」から成り立っているためです。結果も理解しやすく、人間の判定とも親和性があります。原因診断の結果も、なるほどと納得できます。これまで、小型の機器からロケットのような大規模な機器の予知保全・自律診断や、モータやエンジンの検査、外観検査などにも適用されています。
　数理が簡単ですから、プログラムで自作することも比較的容易です。市販のソフトウェアにも優れた信頼性の高いものが多くあります。最初に与えるデータの量も少なくて済みます。その上、次第に賢くすることも可能です。
　本セミナでは、基礎的事項や深層学習との特徴比較、さらに実用課題への活用ポイントなどを解説します。

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