～ 計測データの取得と収集技術、データの前処理技術：ディジタルフィルタと非定常スペクトル解析、CNNによる異常検出、オートエンコーダによる異常検出 ～
・工場のデータを「見える化」し、前処理とデータ解析技術を用いて正常異常判別や予兆検知への応用に活かすための講座！
・工場の省力化や検査自動化に必要なセンサデータの収集と活用技術を修得し、人工知能を利用した高精度な異常検出に活かそう！
・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。
センサデータの取得・収集技術と人工知能・AIを用いた異常検知への応用のポイント ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
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Industrie4.0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ク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。
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セミナー詳細
| 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 | ・データ計測、人工知能の原理についての初歩的な知識 |
| 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．スマートファクトリー時代の工場における生産ラインと人工知能（AI）の導入 （１）．工場のDX化、スマートファクトリー、Industrie4.0 （２）．工場における製品の品質や生産条件の「見える化」 （３）．人工知能（AI）による異常検知を実現するための手順
２．工場の「見える化」のための計測データの取得と収集 （１）．「見える化」を実現する為の計測データ （２）．工場での計測に用いるセンサと注意点 ａ．電流センサ ｂ．加速度・振動センサ ｃ．音センサ ｄ．カメラ・イメージセンサ・ラインセンサ ｅ．TOFセンサ・LiDAR f．新しいセンサ （３）．工場で計測されたデータのIoT・ICTによる収集と注意点
３．人工知能（AI）のための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 （４）．時間・周波数フィルタリング
４．人工知能（AI）による知的判断と異常検出 （１）．計測データの人工知能（AI）による処理とデータ解析 （２）．正常な場合と異常な場合のデータが両方得られる場合の人工知能（AI）による知的判断と異常検出 ａ．畳込みニューラルネットワーク（CNN）による異常検出 ｂ．CNNによる機械の動作音からの正常異常判定
５．異常な場合のデータが取得できない場合の人工知能（AI）による知的判断と異常検出 （１）．自己組織化マップ（SOM） （２）．t分布型確率的近傍埋め込み(t－SNE)による正常異常判定 （３）．オートエンコーダ（AE）による異常検出 ａ．オートエンコーダとは ｂ．オートエンコーダによる正常異常判別の手法 ｃ．オートエンコーダによる動作音からの正常異常判定 |
| キーワード | スペクトル解析 スペクトログラム ウェーブレット変換 畳込みニューラルネットワーク CNN AE オートエンコーダ |
| タグ | AI・機械学習、データ分析、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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