AIを活用した機器・設備の劣化・損傷予知とRBM (リスクベースメンテナンス) 、保全DX化への展開

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本セミナーでは、蓄積された経験と研究成果への理解を深め、過去の重大損傷事例の紹介を含めて講義し、構造物の安全な維持に必要な各種手法を詳解いたします。

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プログラム

各種プラント、インフラにおいては、設備の経年劣化の進行、設備保全熟練技術者の減少 (人手不足) および働き方改革への対応への労働時間短縮などの問題がある中、設備の保全データの蓄積 (ビッグデータ) が進み、さらに各種AIも実装が可能となってきています。  スマート保全および保全DX (Digital transformation) の構築を目指して、リスク (破損確率×被害の大きさ) を基準とする保全システム構築のための知識を基礎から学習できます。

  1. 経年的破損はどうして起きるか
    1. 劣化損傷をもたらす材料の特性
      • マクロとミクロ組織
      • 破壊とは
      • 劣化とは
    2. 劣化損傷機構
      • 疲労
      • 腐食
      • クリープ
      • 材料特性劣化
      • その他
    3. 設計、製造、運転における劣化損傷因子
      • 構造設計と安全係数
      • 材料規格と選定
      • 材料調達 (海外調達)
      • 加工組立
        • 鋳造
        • 鍛造
        • 溶接など
  2. 経年的損傷を如何に防ぐか
    1. 劣化損傷スクリーニング方法
      • 損傷形態から、損傷原因を絞り込む方法
    2. 寿命予測
      • 運転記録、検査結果などから余寿命を求めるための理論と方法
    3. 防止対策
      • 破壊を防止するための考え方
    4. スマート保安、保全DXへの対応
      1. メンテナンス手法 – リスクベースメンテナンス (RBM) について
      2. AIの活用方法について
        1. 損傷機構設定AI
        2. ChatGPTの活用

受講料

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