機械学習によるヒューマンエラー予兆検知

近年の生産現場のIT化を踏まえ、Industry4.0で活用されている技術 (クラウドコンピューティング、IoT、人工知能) について説明します。本セミナーでは、まず、ヒューマンエラーはなぜ起こるのか、生産工程におけるヒューマンエラーの現状と対策を説明します。そのうえでこれらを導入し、活用するための留意点について解説するとともに、質疑応答を通して理解を深めます。またシンプルな機械学習パーセプトロンアルゴリズムから始まり、最近話題のディープラーニングまでを具体的な事例、人工知能による心理状態の認識とヒューマンエラー予兆の検知とともに解説し、人工知能に対する理解も深めます。 　本セミナーを受講することで、ヒューマンエラー予兆検知などの人工知能を活用した生産現場のスマートファクトリー化やインテリジェント製品の開発に役立ちます。

1. 生産工程におけるヒューマンエラー
   1. Reasonによるヒューマンエラーの分類
      1. スリップ
      2. ラプス
      3. ミステイク
   2. SRKモデルに基づく行動の分類
      1. スキルベース
      2. ルールベース
      3. ナレッジベース
   3. 現状のヒューマンエラー対策
      1. 危険予知トレーニング (KVT)
      2. 人間中心設計
      3. 人間信頼性評価
      4. 安全マネジメント
      5. レジリエンスエンジニアリング
2. Society5.0とIndustry4.0
   1. クラウドコンピューティング+人工知能+IoT
      1. クラウドコンピューティングとは
         1. 利用形態 (Saas,Paas,Iass)
         2. 種類 (プライベート・パブリック・コミュニティ)
         3. エッジコンピューティング
      2. Internet of Thingsとは
         1. モノ・コト・ヒトをつなげるIoT
         2. IoT reference model
         3. センサの種類と利用形態
         4. IoTのデータの特徴とフォーマット
      3. 人工知能とは
         1. 汎用人工知能と特化人工知能
         2. 人工知能の歴史
         3. 人工知能に仕事を奪われる?
         4. 人工知能の構築方法
            • パーセプトロンアルゴリズム
            • ニューラルネットワーク
            • ディープニューラルネットワーク
   2. 生産現場への適用
      1. 人工知能によるヒト・モノ・コトのデータを自動収集
         1. ヒトの認識
         2. モノの認識
         3. コトの認識
      2. ヒト・モノ・コトの流れを可視化
      3. 人工知能でヒト・モノ・コトの流れを分析
      4. 経路や作業の最適化
3. ヒト・コトの認識
   1. ヒトの認識
      1. 生体信号と気象データを用いた近未来の快気分の予測
      2. 腰の動きに基づいた認知負荷の推定
   2. コトの認識
      1. ヒューマンエラー予兆の検知