Raspberry Piによる既存設備のIoT化とデータ収集・分析のポイント

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本セミナーでは、代表的なマイコンボードであるRaspberryPiを例に、既存設備にデータ収集と分析機能を追加する方法を紹介いたします。
また、実際に起きた注意点と対策、収集したデータを分析する手法について具体的なツールやサービスを例にあげながらその利用方法などを紹介いたします。

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プログラム

近年ネットワーク環境の向上、マイコンの小型高性能化、AI研究分野(特に機械学習深層学習)のデータ分析への応用などにより製造現場へのIT技術の導入が盛んに行われるようになりました。生産数量を遠隔地からリアルタイムに観測できるだけでなく、データ収集、分析により異常の発生予測や最適な生産計画などに応用することが可能になってまいりました。ただそのような設備の導入には費用的の面でハードルを感じておられる方も多いかと思います。  そこで今回は、代表的なマイコンボードであるRaspberryPiを例に既存設備に上記の機能を追加する方法を紹介します。また実際の事例の中で起きた注意点などについて紹介していきます。最後に収集したデータを分析する手法について具体的なツールやサービスを例にあげながらその利用方法などを紹介いたします。

  1. RaspberryPiの基礎知識
    1. マイコンボード紹介
      1. RaspberryPiの特徴
      2. その他マイコンボード
    2. RaspberryPi実演
  2. 既存設備のIoT化
    1. 事例紹介
    2. 作成時の課題点
      1. ネットワーク関連
      2. データベース関連
      3. ハードウェア関連
    3. その他の課題点
  3. データ分析の基礎知識
    1. データ分析手法の紹介
    2. 分析ツールの紹介
      1. データの見える化
      2. Pythonのライブラリ利用
      3. Colaboratoryの利用
    3. データ分析クラウドサービスの紹介
      1. AWSなどクラウドサービス内機械学習関連サービス
      2. プログラムレスサービス

受講料

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