～ 「PoC＋アジャイル」のアプローチによる生産領域のDX化、機械学習／深層学習による画像解析技術と製造現場の適用方法、講師企業の実践事例 ～
・データを活用・分析するスキルと品質管理で成果を生み出す実践方法を、事例を通して修得する講座！
・IoT・AIの活用による工場マネジメントと、外観検査の最新技術と実践方法を修得し、工場内のデータを活用したQCD達成に活かそう！
・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。
IoT・AIを活用した製造品質向上のための工場マネジメントと外観検査における実践ポイント ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
「マスカスタマイゼーション」による仕様の増加や、「コネクテッド化・電動化」によるソフトウェア化のさらなる進展などにより、製造工程における品質の検証・検査項目はますます増加傾向にあります。これらに対応するため、品質に関連する生産実績データ、作業実績データ、設備データなどを細かく幅広く収集できるよう、生産管理システムや工程管理システムにIoTを統合した拡張・再構築の企画検討や推進を行っている企業は多いと思います。
ただ実態としてはどこから手を付けたらよいか分からない、なぜか進捗が遅いといった課題に直面するケースが見受けられます。その変革に向けた取り組みを実際に推進していくために、製造品質管理の業務を理解しながらデータを活用・分析するスキルや段階的に成果を生み出していくための方法を事例とともに紹介し、身につけていただきたいと思います。
さらにその個別の事例として、製造現場で馴染みがありビジネスインパクトが大きい外観検査を最新技術の内容とともに方法論・実践方法を解説します。
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、品質・生産管理・ コスト・安全 |
| 受講対象者 | ・自動車、機械、電子部品、化学、材料メーカー等の品質保証、品質管理、製造部門、IT部門の方 （担当者、リーダー、主任、係長など） |
| 予備知識 | ・製造業における一般的な製造プロセスなど |
| 修得知識 |
・IoT・AIの活用による新しい工場マネジメントの考え方 ・製造現場に対してAI活用の適用の考え方・アプローチ ・画像解析技術の基礎および製造現場の適用方法 |
| プログラム |
１．生産領域DX達成のための工場マネジメント：「PoC＋アジャイル」のアプローチ 講師が所属する会社では生産領域のDXレベルを、 「レベル１＝QCD（品質・コスト・納期）の結果の見える化」 「レベル２＝QCD＋4M（人・設備・材料・方法）による原因の見える化」 「レベル３＝QCDの予知・予測」 「レベル４＝デジタルツイン（サイバー空間内での実世界の再現）による最適化」 と定義している。ここでは、生産領域DX達成のためのポジャイル（PoC＋Agile）アプローチと事例を解説する。 （１）．製造業の動向 （２）．生産領域のDXの目指す姿 （３）．変革の取組事例と実践ポイント （４）．講師企業の実事例
２．機械学習／深層学習による外観検査アプローチおよび製造現場の適用のポイント （１）．外観検査とは ａ．代表的な外観検査の事例 ｂ．AI・機械学習で検知可能／不可能なキズ・欠陥の例 ｃ．外観検査を機械学習で行う上でのアプローチ （２）．AI・機械学習による画像認識技術・アルゴリズム ａ．従来の画像認識技術と、深層学習の画像解析の違い ｂ．機械学習させるための必要なデータおよびワーク撮影におけるポイント ｃ．機械学習における画像解析技術および最新技術 ｄ．実務における画像認識の精度の捉え方 （不良の予測精度高く予測しなくても業務運用は可能） ｅ．画像解析を実現するシステムアーキテクチャ （３）．事例および今後の画像技術動向 ａ．画像解析事例およびTips ｂ．画像技術における今後の動向 |
| キーワード | IoT 人工知能 PoC アジャイル開発 画像解析 画像認識 外観検査 DX デジタルツイン 工場デジタル化 |
| タグ | 生産管理、品質管理、画像認識 |
| 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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