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