AIで故障を未然に防ぐ│データ活用ツールを使った4つの予知保全事例

予知保全にAIデータ活用ツールを用いることで、これまで見逃していた機器の故障や部品の交換時期を予測し、
メンテナンスコスト削減やダウンタイム短縮を実現することができます。

本セミナーでは、実際の製造現場で観測したデータから予知保全を実現した事例を
「設備劣化」「品質不良」「成分異常」「部品劣化」のケース別に４つご紹介します。

導入プロセスも解説しますので、ぜひ自社の予知保全活動にお役立てください。

こんな方におすすめ

• AIを活用した予知保全事例を知りたい方
• 故障を事前に予測してドカ停を減らしたい生産管理・品質管理担当者さま
• 部品の交換時期を把握して在庫を最適化したい方
• 点検回数を減らして保全担当者の負担を軽減したい皆さま
  
  

このセミナーで学べること

• AI予知保全の事例
  • 設備劣化
  • 品質不良
  • 成分異常
  • 部品異常
• ・AI予知保全の運用ステップ(必要なデータ、PoCについて等)
  
  

登壇者

森川利啓

システムインテグレーション本部　営業部　課長

前職は機械設計を担当。ニュートラル株式会社設立と同時に入社し、現場知識を活かしてSI営業として従事.
2019年より営業部の課長としてNTech Predict販売チームをマネジメント。

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山戸辰彦

システムインテグレーション本部　3Dエンジニアリングソリューション部　部長

AI予測・因果探索・予知保全ツール「NTech Predict」の開発責任者。
20年以上CAD/CAMの研究開発を行いながら、10年以上データサイエンスに携わる。
開発した突起検出ツールは特許取得。数億ポリゴン超のデータも軽快に表示操作できる「3DViewer」の開発責任者も務める。

参加費

無料

注意事項

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