BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:東芝AI技術セミナー 製造DX 成功の秘訣 ～モノ づくり知見と最前線AIの合せ技とは？～ X-WR-CALNAME:東芝AI技術セミナー 製造DX 成功の秘訣 ～モノ づくり知見と最前線AIの合せ技とは？～ X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:910415@techplay.jp SUMMARY:東芝AI技術セミナー 製造DX 成功の秘訣 ～モノづく り知見と最前線AIの合せ技とは？～ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20230802T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20230802T153000 DTSTAMP:20260403T213810Z CREATED:20230629T004806Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/91041 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\nコロ ナ禍によって企業変革の速度が上がりました。政府の 「ものづくり白書」でも自己変革能力の強化が謳われ 、レジリエンス（サプライチェーン強靭化）、グリー ン化（カーボンニュートラルへの対応）、デジタル（D Xの取り組み深化）が強調されています。一方、経済産 業省の「DXレポート」では、95%の企業がDXに取り組んで いないか、取り組み始めた所です。いかにDXが難しい かが分かります。\nここで製造業において、「AIは製造 DXの救世主か？」と問われることがあります。答えは 、YesにもNoにもなり得ます。なぜなら、AIはデータあっ てこその技術であり、どのようなデータを、どのよう にAIに学習させるかで成否が分かれるからです。特に 欠陥検査の場合では、「立ち上げ時にAIの性能を出し 切れない」「不良品を出さないようにしているので不 良品データが少ない、または機密のため不良品データ を公開したくない」という事情があります。そのよう な現場でも、AIを導入・運用し、DXを進めるにはどうす ればいいのでしょうか。\n品質保証、歩留まり向上な どの成果獲得に向けて、AI活用による製造DXの実際をご 共有しつつ、成功の秘訣をご説明します。課題や事例 をもとに技術的、ビジネス的ヒントを持ち帰っていた だくことで、皆様の領域で次の価値が生まれるなど、 皆様に貢献できれば幸いです。\nタイムスケジュール\n \n\n\n時間\n内容\n\n\n\n\n14:00〜14:10\nセッション1東芝AI 技 術セミナー開催にあたり～欠陥検査へのAI導入時のポ イント～\n\n\n14:15〜14:50\nセッション2匠頼りだった外観 検査をAIで自動化～少数の良品データで検査立上げを 実現～\n\n\n14:55〜15:30\nセッション3欠陥検査現場での熟 練者不足を「AI×データの取り方」で解決～製造DXの秘 訣を実例解説～\n\n\n\n※ 当日予告なく時間配分・内容 が変更になる可能性がございます。\n登壇者\nセッショ ン1　東芝AI技術セミナー開催にあたり ～ 欠陥検査へ のAI導入時のポイント ～製品の欠陥を検査するAIを構 築する際には、いくつかの課題があります。一番大き な課題が、そもそも欠陥品が良品に比べて少数しか得 られないことです。もう一つの課題は、欠陥が小さい ために検知が困難なことが多いことです。それらを解 決する、最先端の欠陥検査技術の概要をご紹介します 。\n■講演者の一言「製品の欠陥をAIで検査したい」と いうニーズが高まっています。最近は、AIの目覚まし い進歩により、実用レベルになってきました。しかし ながら、欠陥検査にAIを適用する時にいくつかの注意 点があり、それに則したAI技術を選ぶ必要があります 。製造現場において、欠陥検査にAI技術を適用する際 の参考になればと思います。\n\n堀 修\n株式会社 東芝 執行役員研究開発センター 首席技監AI-CoEプロジェクト チーム リーダー\n昭和61年 ： （株）東芝 総合研究所 （現 研究開発センター）入社。\n 機械学 習・画像処理技術の研究開発に従事。\n平成6年 ： メリーランド大学 Center for Automation Research 客員研究員 。\n平成15年4月： 研究開発センター マルチメディアラ ボラトリー 室長。\n平成27年4月： 研究開発センター 所長。\n平成30年4月： 研究開発本部 部長。\n令和2年4 月 ： 執行役員 首席技監。\n令和4年4月 ： AI-CoEプロジ ェクトチーム リーダー　兼務　現在に至る。\n\n\nセッ ション2　匠頼りだった外観検査をAIで自動化 ～少数の 良品データで検査立上げを実現～AIモデル開発では、 大量の学習データの用意が課題です。また実際の製造 現場では、「欠陥品」データはなかなか集まらないの が実情です。このような現場の課題に応え、東芝では わずか100枚の「良品」データを用意するだけで、運用 を開始できる画像検査AIを開発しました。長年、東芝 グループが製造現場で培った知見に基づいた、"現場で すぐに使える東芝ならではのAI"です。本講演では検査 の課題を共有し、開発した技術についてご説明します 。\n■講演者の一言皆様の領域で製造DXを進める際の、 技術的ヒントをご提供します。AI技術の発展により、 汚れや傷などルール化の難しい欠陥の検査もデジタル 化されてきました。しかし、学習用データの収集などA I特有の難しさもあり、導入・運用には多くの課題があ ります。本講演ではこれらの課題を整理し、それぞれ に対して東芝のAIがどう解決するかをご説明します。\n \n廣瀬 佑介\n株式会社 東芝生産技術センター　製造プ ロセス・検査技術領域　光学・検査技術研究部上席研 究員（グループリーダー）\n平成21年 ：（株）東芝 生 産技術センター入社。\n 画像検査関連の研 究開発に従事。 現在に至る。\n\n\nセッション3　欠陥 検査現場での熟練者不足を「AI×データの取り方」で解 決 ～製造DXの秘訣を実例解説～東芝は、製造現場のお 困りごとをヒアリングし、課題を抽出した上で、その 解決法を立案、実装しています。課題に応じて「デー タの取り方」を東芝のノウハウから提案し、そのデー タで顧客に合わせたAIを効率的に開発しています。本 講演では、自動車部品（複雑部材）、風力発電タワー （大型構造物）、建材（大量生産品）など、多様な欠 陥検査の解決事例をご紹介します。AI実装のヒント、 また東芝に相談するきっかけを確認いただけると思い ます。\n■講演者の一言「東芝AI×データの取り方」を 軸に、製造DXの秘訣をご紹介します。製造現場の生産 性向上のため、欠陥検査の効率化が鍵となっています 。この時、AIの導入が1つの解決策になりますが、デー タの取り方は現場や対象物によって異なります。本講 演では、顧客に合わせたデータ取得技術を含め、AI実 装の事例をご説明します。\n\n松本 信幸\n東芝デジタル ソリューションズ株式会社ICTソリューション事業部　 産業ＤＸ推進部　エキスパート\n平成9年 ：（株）東 芝入社。デジタル画像処理関連の研究開発に従事。\n 平成28年 ：（株）東芝　インダストリアルICTソリュー ション社\n （現 東芝デジタルソリューション ズ株式会社）。\n 画像AIを活用したサービス ・ソリューションの事業化を推進。\n 現在に 至る。\n\nこんな方におすすめ\n\n製造DXに関心があり、 AI導入による成果獲得についてヒントが欲しいビジネ スパーソン\nAI技術者としてキャリアを歩みたく、先進 企業の課題認識、解決策を知りたい学生や求職者\nAIの 開発・運用に従事しており、データの取り方、画像検 査AIに関心がある技術者、研究者\nDXにおけるAI活用、 価値創造に興味がある、幅広い方々\n\n参加費\n無料\n 注意事項\n\nご参加には事前のお申し込みが必要です。 \nご登録後、2日を経過してもメールが届かない場合は 、「隔離メール」として受信されていない場合がござ います。念のため「隔離メール」をご確認ください。\ nプログラムは事前の予告なく変更させていただく場合 があります。\n本セミナーは国内居住者を対象にした 社外向けセミナーとなっています。以下の方のお申し 込みはご遠慮ください。東芝グループ従業員日本国外 に居住の方\n LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/910415?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR