AIによる二軸押出機の予兆検知・異常兆候把握とデータ活用

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本セミナーでは、予兆検知・異常兆候把握を中心に、二軸押出機の運転データを活用したAI導入の基本的な考え方と、実務でのモデル構築フローを分かりやすく解説いたします。
二軸押出機で得られるデータの特徴を踏まえつつ、どのようにAIを用いて兆候を捉えていくかを、実際の取組事例や分析手順とともに紹介いたします。

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本セミナーでは、予兆検知・異常兆候把握を中心に、二軸押出機の運転データを活用したAI導入の基本的な考え方と、実務でのモデル構築フローを分かりやすく解説します。二軸押出機で得られるデータの特徴を踏まえつつ、どのようにAIを用いて兆候を捉えていくかを、実際の取組事例や分析手順とともに紹介します。  また、予兆監視以外のAI活用として、品質管理や運転支援など、現場で進みつつある応用例についても、取り組み動向や検討のポイントを整理して紹介します。個別の領域に深く踏み込むのではなく、押出機におけるAI活用の全体像の中で、どのようなアプローチが可能かをバランス良く俯瞰する構成としています。  全体を通じて、二軸押出機でのデータ活用を段階的に進めるための考え方や、現場で無理なく始められる予兆監視の組み立て方など、実務に直結する内容を提供します。

  1. はじめに
    1. 押出ラインで求められる運転安定化とデータ活用
    2. データ活用とAIに期待される役割
  2. 二軸押出機の基本構造・プロセス
    1. 二軸押出機の主な構造
    2. 運転条件とデータの関係性
  3. AI活用の基本
    1. データ準備と特徴量設計の考え方
    2. 異常検知に用いられる主要な手法
    3. モデル構築から評価までの基本ステップ
  4. 予兆検知・異常検知の実践事例
    1. 振動を用いた兆候把握
    2. 予兆検知モデルの構築例
    3. 結果解釈と現場へのフィードバック
  5. 押出プロセスにおけるその他のAI活用例
    1. 品質管理支援の取り組み例
    2. 運転支援のアプローチ
  6. AI導入の進め方
    1. 小規模な試行 (PoC) の組み立て方
    2. 現場で運用する際の注意点
    3. データ基盤や体制準備
  7. 押出ラインのデータ活用を広げるための展開
    1. 段階的な取り組みステップ
    2. 今後の押出機に期待される発展
  8. まとめ・質疑
    1. 整理
    2. 今後に活かすポイント
    3. 質疑応答

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