小さく始める異常検知・予知保全セミナー

参加枠申込形式参加費 参加者
一般参加
先着順 無料 3人 / 定員50人

イベント内容

小さくすぐに始める異常検知・予知保全

概要

異常検知・予知保全の現場において AI や IoT の導入が急務であると叫ばれておりますが、その導入コストやリスクが気になるところではないでしょうか。華々しい結果ばかりが目に付く AI ですが、実際の課題に取り組むと既製品ではなかなか結果を出せないことも多く想定外のコストが発生するケースは良くあります。また、アルゴリズム検討の時点で現場への展開まで考慮しなければ、折角良いプロトタイプが得られても配布の際にコードの書き直しが生じ余分なエラーを混入させるリスクを含んでしまいます。MATLAB は既に製造業の開発で広く利用されているため導入コストも抑えられ、モデルベース開発で培われた信頼性の高い実装までをサポートします。さらに、コーディング作業に不慣れな方をサポートするお助け機能を組み合わせるだけでも現場展開までの見通しを立てることができます。当セミナーでは開発ワークフローを踏まえながら異常検知・予知保全のためのアプリ開発例をご覧いただきます。

ハイライト

  • ツールチェーンによるアプリ開発
  • センサーデータの特徴量抽出
  • 異常検知・予知保全システム構築
  • 画像検査・認識技術の活用法

タイムスケジュール

時間 内容
13:00〜 受付開始
13:30〜13:40 ご挨拶/イントロダクション
13:40〜14:30

明日から使える異常検知・予知保全テクニック ~製造現場のセンサーデータ活用法~

IoT 関連技術の発展により異常検知分野におけるセンサーデータの活用もますます盛んになっています。しかし、異常検知の仕組みを実現するには故障時期を予測する技術だけでなく、予測結果をどのように収益やコスト削減に繋げるかも並行して議論する必要があります。本セッションでは、故障予測アルゴリズム開発における実践的なテクニック、並びにそのシステム化手法及び運用方法について実用例と併せてご紹介します。明日にでも現場改善への手掛かりとなる内容をご紹介します。

14:30~14:50 休憩・デモ展示
14:50〜15:40

予知保全に活用する信号処理と AI 技術

生産設備の異常検知や予知保全のために、機器の発する音や振動データを扱う事例が増えています。従来の信号処理技術に加え、近年実用化が進むAI技術を活用することで、より高い精度で設備の状態を監視することができます。本セッションでは、音やセンサー等の一次元時系列信号を題材とした信号処理および AI 技術適用例について、MATLAB のデモを交えてご紹介します。

15:40〜15:50 休憩
15:50〜16:40

実務で使える異常検知のための画像処理・ディープラーニング

製造現場において、コンピュータの「目」を使った工程の自動化への取組みが一層進んでいます。本セッションでは、出荷前製品の検品、印字チェックといったすぐに利用できるサンプルコード、そして最新機能を使ったディープラーニングによる柔軟な異常検知例などを、豊富なデモと実事例を交えてご紹介します。さらに、これらの精度向上に使える前処理から、現場におけるシステム実装方法までを含めた、MATLAB ならではのワンストップのシステム開発ワークフローもご紹介します。

※ 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。


参加対象

MathWorks 製品の予備知識は必要ありません。本セミナーは以下のような方に最適なセミナーです。

  • 製造現場の改善を小規模ですぐに始めたい方 *画像や振動などセンサーデータの活用をお考えの方
  • ディープラーニング含め、機械学習を製造現場で活用したい方
  • 製造ラインの検査工程や設備の異常検知を自動化されたい方
  • 異常検知手法に興味をお持ちの方
  • 他社を含めてシステム構築をご検討の方

※ リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。

持ち物

名刺を2枚お持ちください。

参加費

無料

ハッシュタグ

#techplayjp

注意事項

※ 参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い致します。
※ 無断キャンセル・欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございますのでご了承ください。

 

類似しているイベント