未知の異常・故障を検出する「インバリアント分析技術」の基礎と異常検知システムへの応用　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　昨今、ＡＩの活用は大規模プラントから小規模なプラントや組み立て／加工設備へも広がりを見せています。従来これらの目的は「設備の故障検知、故障予兆検知」が大きなテーマでしたが、ここ数年その真の目的が「品質劣化の予兆検知」であることが分かってきました。製造現場では製品の品質が利益に大きく影響します。このため適用の効果が見えやすい部分でもありますが、作業者に負担をかけない効果的な品質向上対策も頭打ちになってきているという話も聞いています。ここにＡＩを活用とする動きが盛んになっていますが、これらはリアルタイムにエッジで処理することが求められており今までの技術ではなかなか実現できていないのも実情です。これらは設備保全における検査でも同様のことが言われています。
　本講座では、ＩｏＴ×ＡＩの生産現場活用に向けてお客様と共に取り組んでいる事例と最先端の分析技術、エッジでのＡＩ活用や非破壊検査を中心とした保全での適用について事例をまじえて説明します。また、現場目線で考えたセンシングの技術や、新しい分析手法に加え、実際にこのようなＤＸプロジェクトを進めていくうえでのポイントなど、良く聞かれる悩みについて講師の現場経験をもとに紹介します。
　また、昔から現場ニーズの高い「音」や「振動」による異常検知についても、センシングデバイスの紹介とインバリアント分析/モデルフリー分析技術を利用した事例をあげて解説します。

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