センサデータの取得・収集技術とAIを用いたデータ解析と異常検知への応用

~ 工場の「見える化」および計測データの取得と収集、AIのための計測データの前処理技術、CNNによる異常検出方法、オートエンコーダによる正常異常判別法 ~

・データ処理技術の理論と、講師の実経験に基づく具体的な解説を通して、実践的に修得し、スマートファクトリー実現に活かすための講座!

・工場の見える化に必要な計測データの取得・収集、データ解析の精度向上で重要な前処理技術から、異常検出の手法と事例を修得し、異常検知や工場のDX化に活かそう!

講師の言葉

 工場のDX化が盛んに検討される昨今、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インダストリー4.0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との向上と不良品の減少が期待されます。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、その為には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。取得された多数・多種類のセンサからの計測データは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、実例を交えながら分かり易くご紹介いたします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年03月04日(月) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー 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 ・工場のDX化やスマートファクトリーでの計測データの処理の流れ
・工場のDX化やスマートファクトリーでのセンサ機器の使い方
・人工知能に入力する前の計測データの前処理法と信号処理
・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のDX化のための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、インダストリー4.0

  (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.工場のDX化に用いる人工知能(AI)のための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.工場のDX化に用いる人工知能(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.畳み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

    c.異常な場合のデータが足りない場合の水増し処理

 

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

  (4).PatchCoreによる異常検出

キーワード DX化 人工知能 計測データ スペクトル解析 非定常スペクトル解析 異常検出 CNN自己組織化マップ t分布型確率的近傍埋め込み オートエンコーダ PatchCore
タグ AI・機械学習信号処理センサ
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
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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