異常検知の効果的な進め方とPythonによるデータ分析の実践ポイント ~1人1台PC実習付~

~ 保全技術と予知保全、異常検知の応用事例、異常検知の手順、Pythonを用いた異常検知の実習:判別モデル・時系列モデル・説明可能AI(SHAP)による異常検知モデル ~

・豊富な実務経験に基づく異常検知の進め方や、Pythonを用いた実習を通してデータに基づく異常検知の実現方法を、実践的に修得する講座!

・異常検知の手順や具体的な事例、判別モデル・時系列モデルや説明可能AIによる異常検知モデルを修得し、データ解析を有効利用したインフラ・設備・機器の安全・安心な運用・保全に活かそう!

・PCは弊社にて用意いたします。希望者には、実習で利用するPythonデータを差し上げます。USBメモリをご持参ください。

講師の言葉

 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。

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年08月27日(火) 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 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.保全技術と予知保全

  (1).保全技術と予知保全

  (2).世の中の状況

 

2.応用事例

  (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

  (5).業務実装時のポイント

    a.課題設定

    b.データ収集:PoC

    c.開発-運用

 

3.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

 

4.Pythonによる異常検知の実践(演習)

  (1).Pythonの基礎とJupyter-Notebookの使用方法

  (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

  (3).時系列モデルによる異常検知

    a.LSTMオートエンコーダ

  (4).説明可能AI(SHAP)による異常検知モデルの解釈

    a.Isolation Forest + SHAP

キーワード オートエンコーダ 時系列データ解析 MT法 異常検知 SVM モデリング Isolation Forest SHAP
タグ データ解析データ分析
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
contact us contact us
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888

営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日