~ 異常検知の手順、Pythonによる異常検知:判別モデルと時系列モデル、実事例に基づく異常検知の事例 ~
・講師の現場経験と具体的な事例を通して、実践的に異常検知の手順と留意点を修得する講座!
・異常検知の手順とPythonによるデータ解析方法、具体的な応用事例を修得し、異常検知の効果的な実現に活かそう!
※PCは弊社にて用意いたします
~ 異常検知の手順、Pythonによる異常検知:判別モデルと時系列モデル、実事例に基づく異常検知の事例 ~
・講師の現場経験と具体的な事例を通して、実践的に異常検知の手順と留意点を修得する講座!
・異常検知の手順とPythonによるデータ解析方法、具体的な応用事例を修得し、異常検知の効果的な実現に活かそう!
※PCは弊社にて用意いたします
データ計測技術やデータ分析技術の発達により様々な分野あるいは業務でのデータ活用が注目されています。インフラや設備・機器の監視業務においても、安全・安心な運用や効率的な保全計画を目的として、このような技術が注目されつつあります。
一方で、データを活用した業務運用では「データを使用することで何ができるのか、注意すべき点は何か」を正しく理解しておくことが非常に重要ですが、そのような観点は抽象的になりがちです。
本講座では、「異常検知の考え方」をご理解いただき、演習にて実際に分析をしていただくことで、皆様の業務における「データ活用の可能性」を考えるきっかけをご提供できればと思います。
開催日時 |
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開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
カテゴリー | PC実習付きセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 |
・自動車部品、機械、設備、エネルギー、プラント、電気、計測、輸送機関連の企業の方 ・自らプログラミングを行う方に限らず、実装は他社や他部署に発注する方も歓迎 |
予備知識 | ・何らかのプログラミング知識があると望ましい(Pythonの経験はなくても良い) |
修得知識 |
・データ分析技術の概要 ・データに基づく異常検知の手順と実現方法 |
プログラム |
1.予知保全に関して (1).保全技術と予知保全 (2).よく聞く異常ケース
2.異常検知の手順 (1).異常検知の考え方とアプローチ (2).異常検知の手順 a.基本的な手順 b.データ理解と前処理 c.手法の検討 d.モデリング e.性能評価
3.Pythonによる異常検知(演習) (1).Pythonの基礎 (2).判別モデルによる異常検知 a.マハラノビス-タグチ法 b.1 class SVM c.オートエンコーダ (3).時系列モデルによる異常検知 a.自己回帰モデル b.LSTM
4.データ活用に関する技術の整理 (1).データ分析技術に係る技術ワード (2).統計・データマイニング・機械学習 (3).目的に応じたアプローチ選択のポイント
5. 応用事例紹介 (1).回転機械振動データを用いた異常検知 (2).トルクデータに基づくロボットアーム関節軸の異常検知 (3).設備稼働データに基づく異常検知 (4).番外編:IoTプラットフォームの構築 ※ 各章ごとに質疑応答時間を設けます。また、休憩時間やセミナー後に個別のご質問もお受けいたします |
キーワード | オートエンコーダ 時系列データ解析 LSTM MT法 異常検知 SVM モデリング |
タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、設備 |
受講料 |
一般 (1名):57,200円(税込)
同時複数申込の場合(1名):51,700円(税込) |
会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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