• 2024年11月18日(月) 13:00 ~ 17:00

１．製造現場においてデータの利活用が進まない背景
　　（１）．製造業におけるDXの源泉は「データ活用」
　　（２）．いかに「データ活用」を推し進めるか

２．製造現場におけるAIによる異常検知の導入の必要性
　　（１）．異常検知実現のためにはデータは不可避
　　（２）．データ活用のための必須条件
　　（３）．モノづくりの３つのリソース
　　（４）．スマートファクトリー実現に向けた３つの要素

３．データの取得方法とそのポイント
　　（１）．マニュファクチャリングデジタルサービスプラットフォーム
　　（２）．データは解析、分析に耐えられるものか

４．データの連携方法とそのポイント
　　・データの連携と活用

５．ＡＩによる予測、予知モデルの作成
　　（１）．異常検知の仕組み
　　（２）．予測、予知モデルの作成方法とそのポイント
　　（３）．熟練工のカン、経験、スキル、ノウハウなどの暗黙知を形式知に変えた予測モデル

６．ＡＩによる各種モデルの実装方法
　　（１）．モデルの実装方法とそのポイント
　　（２）．振動センサーからのデータによる設備故障予知
　　（３）．電流、電圧などのリアルタイムモニタリングによるヒーター線の断線予知
　　（４）．ファインセラミックス工程における様々なAIモデル実装例
　　（５）．異常検知モデルの実装後の自律学習

７．ＡＩによる予測、予知モデルの導入事例とそのポイント
　　（１）．異常検知の継続のための必要要件
　　（２）．製造現場との共創による価値の創出
　　（３）．暗黙知のデータ化
　　（４）．製造現場のキーパーソンの育成
　　（５）．データサイエンティストに求められる３つのスキルセット

８．ＡＩによる異常検知の今後の展開

オンラインセミナー