MTシステムおよび機械学習による異常診断技術の基礎と最適活用

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本セミナーでは、自社の課題に有効な手法を選択・活用できるようになることを主眼に、異常診断技術の本質や考え方、異常診断に活用される機械学習手法とMTシステムの基礎と応用、異常診断技術の適用事例などを解説いたします。

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プログラム

AI・IoT技術の進展は目覚ましく、多くの分野での活用・検討が進んでいます。製造業においてもAI技術の導入に向けた取り組みが活発であり、その技術動向が注目されています。しかしながら、現状では過度な期待や誤解も多く、データを蓄積しAI技術を適用すれば、劇的な改善が期待できると考えておられる方も少なくありません。製造現場では多くの泥臭い対象に対して、課題の整理、適切なセンシング・データ採取、必要十分な解析手法の選択・適用といった基本的なアプローチこそが重要となります。  そこで本セミナーでは、異常検知の分野において長年の実績を有するMTシステムや近年注目される機械学習 (深層学習) 手法を基礎から解説し、各手法の長所・短所に関して基本的な理解を深めていただきます。また、適用事例として振動センサを用いた状態モニタリングおよび異常診断手法の適用についても紹介いたします。

  1. 異常診断技術の考え方
    1. 異常診断とは
    2. 異常診断が対象とする様々な問題
    3. 異常診断の基本的なアプローチ
  2. 異常診断でのデータサイエンスの活用
    1. データサイエンスの基礎
    2. データ採取における注意点
    3. 可視化の重要性
  3. MTシステムの基本的な考えと異常診断への応用
    1. MTシステムとは
    2. MTシステムの本質的な考え方
    3. MTシステムの体系
      • MT法
      • MTA法
      • T法 (1)
      • T法 (2)
      • T法 (3) 等
    4. 各手法の狙いと処理の流れ
  4. 機械学習手法の基本的な考えと異常診断への応用
    1. 機械学習の歴史とその体系
    2. 異常診断で活用される機械学習手法
    3. 各手法の狙いと処理の流れ
  5. 異常診断技術の適用事例紹介
    1. 振動センサ (AEセンサ) を用いた状態モニタリング
    2. 回転機械に対する異常診断技術の活用
    3. 事例1:MTシステムと産業用組込みコントローラによる軸受け装置の異常検知
    4. 事例2:機械学習を用いた真空ポンプの異常検知

受講料

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