日時
- 2022年1月27日 10時30分〜 2022年1月27日 17時00分
中止
プログラム
最先端技術であるディープラーニングが話題になり、人工知能ブームが再来していると言われています。最先端の技術は重要ではありますが、製造業の技術者が開発実務に活用するには敷居が高いことが課題ではないでしょうか? このように人工知能には、活用が難しいイメージがありますが、ものづくり分野に絞れば、適切な手法の使い分けとノウハウで意外と簡単に活用可能です。ディープラーニングを含む人工知能にも、アカデミックな最先端技術に対して成熟した「エンジニアリングに適した技術」があり、その技術はものづくりの開発現場で安心して使うことが可能です。 本講座では、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説します。ものづくり技術者にとって、人工知能は目的ではなく、技術課題を解決する手段として使えることが理想的です。 本講座で解説するエンジニアリングに適した人工知能技術を使うことで、技術者は、解決すべき技術課題に集中することが可能になります。なお、ニューラルネットワークモデルをExcel上で簡単に構築する方法も、デモンストレーションを併用して解説いたします。
- 人工知能活用による事例概要
- 製造業に特化した人工知能活用 (本講義) の全体像
- 設計、材料、生産条件を統合した現実さながらの予測式構築と自動開発技術
(開発実験環境の仮想化、レシピジェネレーター技術) 概要 - 加工状況データから加工品質を推定する検査機レス検査技術
(仮想検査技術、センサレスセンシング技術) 概要 - 未学習の未知異常検知技術 (予防保全技術) 概要
- 人工知能技術の概要
- 要素技術者から見た開発ツールとしての人工知能技術の比較
- 参考:データ採取のポイント (ビッグデータの誤解)
- 補足:ニューラルネットワークモデルはブラックボックス?
- 要素技術者に適した人工知能構築ツールの比較
- ニューラルネットワークモデル構築の実演
- 簡単な関係性を人工知能に学習させ、その後推定させる
- 複雑な関係性を人工知能に学習させ、その後推定させる
- 品質工学、実験計画法の直交表を応用した学習データ
- 推定に問題ある場合の対処法1
- 推定に問題ある場合の対処法2
- 難しい排他的論理和問題を人工知能に解かせる
- 【事例1 ニューラルネットワークモデル活用】
- 設計、材料、生産条件を統合した現実さながらの予測式構築と自動開発技術
(開発実験環境の仮想化、レシピジェネレーター技術) 毎年繰返し行っていた電磁石コイルの開発を、設計条件と生産条件を合わせてパソコン上で自動開発を可能にした事例を解説 - 背景:電磁石コイルの繰返し開発の紹介
- 製品設計部門と工法開発部門、量産部門の役割分担
- 汎用巻線技術の開発 – 設計条件と設備条件の密接な関係
- 個別最適解を求める「設計条件×設備条件=性能の平均値とバラつき」方程式の探求
- 人工知能活用の実施手順
- データ収集の実験計画とその勘所
- データの説明性確保の課題と解決策
- データ数不足の解決策 要素技術を活かしたデータ増殖
- 試作レス開発環境の構築例
- 人工知能の推定が間違った場合の対処方法
- 本事例を応用可能な別事例の紹介
- 設計、材料、生産条件を統合した現実さながらの予測式構築と自動開発技術
- 【事例2 ニューラルネットワークモデル活用】
- 加工状況データから加工品質を推定する検査機レス検査技術 (仮想検査技術、センサレスセンシング技術)
溶接の抜取り破壊検査工程を、溶接と同時に溶接強度を推定し、全数検査と量産品質トレンドや設備状態のモニタリングを可能にした事例を解説 - 背景:溶接と抜取り破壊検査の紹介
- 全数検査化に先立つ要素技術
- 人工知能活用の実施手順
- データ収集、及び人工知能による強度推定のシステム構築例
- システムの動作フローチャート
- 本事例を応用可能な別事例の紹介
- 加工状況データから加工品質を推定する検査機レス検査技術 (仮想検査技術、センサレスセンシング技術)
- 【事例3 MTシステム活用】未学習の未知異常検知技術 (予防保全技術)
- 事前に学習できない未知の異常・不良を検出したい場合の対処方法を、エンジンの異常音など、聴感による人的官能検査工程を自動化した事例を元に解説
- 背景:異常音で判断する官能検査工程の紹介
- 定義できる不良音と定義できない不良音。未知の不良を見つける必要性
- MTシステム (MT法) とは
- 人工知能活用の実施手順
- データ収集、及び人工知能による異常音推定システム構築例
- システムの動作フローチャート
- 本事例を応用可能な別事例の紹介
- 質疑応答
受講料
- 1名様: 30,400円(税別) / 33,440円(税込)
- 複数名: 22,500円(税別) / 24,750円(税込)
複数名受講割引
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 30,400円(税別) / 33,440円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
- 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。 - 他の割引は併用できません。
- サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。
アカデミー割引
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
- 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
- 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
- お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。
ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
- 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。 - ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。