不良予測と予兆診断、予知保全へのAIおよびデジタル技術の導入と活用のポイント

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本セミナーでは、AI技術を活用した不良予測、故障予知について解説いたします。
AIによる工場への不良予測システム導入のポイントおよび、設備の予兆診断・予知保全について詳解いたします。

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プログラム

昨今、生成AIを含めAI技術はめざましく進歩してきている。一方、これまで品質や設備故障を現場力で担保してきた時代は、すでに限界を迎えようとしている。  本セミナーでは、AI技術の活用による不良予測、故障予知について論説するが、前半は「工場現場への失敗しないAIによる不良予測システム導入のポイント」について、また後半は「設備の予兆診断、予知保全へのデジタル技術導入と活用のポイント」として、実践的なテーマにフォーカスをあて解説する。

  1. 第1部 : 工場現場へのAIによる不良予測システムの導入と活用のポイント
    データの価値を品質に変える現場主導のDX推進
    1. 背景: なぜ今、製造現場にAIが必要なのか?
    2. 定義: 「不良検知」と「不良予測」の違い
    3. 核心: 導入を成功させる3つのポイント
      1. データ (量より質と前処理)
      2. 運用 (現場との協調)
      3. 説明性 (ブラックボックス化の回避)
    4. ステップ: PoC (概念実証) から本番稼働へのロードマップ
    5. 事例: 成功例と失敗例から学ぶ
  2. 第2部 設備の予兆診断、予知保全へのデジタル技術導入と活用のポイント
    1. はじめに:なぜ今「予知保全」なのか?
    2. 背景と課題
    3. 目指すべき姿
    4. 保全方式の進化と予知保全の位置づけ
    5. 予知保全のメリット
    6. デジタル技術が実現する予兆診断の仕組み
    7. 導入への4つのステップ
    8. 導入、活用のための重要ポイント (成功のカギ)

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