故障や品質不良の原因が見つかる│因果探索とは?メカニズムを解明するデータ分析方法を解説【製造業DX】
参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
---|---|---|---|
一般
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先着順 | 無料 | 2人 / 定員100人 |
イベント内容
故障や品質不良の原因が見つかる│因果探索とは?メカニズムを解明するデータ分析方法を解説
データ間の因果関係を可視化するデータ分析手法「因果探索」。
膨大なデータから、目に見えない原因・結果の関係性を導き出すことができます。
その用途は、
●製造業における故障/品質不良のメカニズム解明
●設備投資の費用対効果の検証
●強度不足の原因推定
など、業界・研究範囲に応じて幅広い分野で活用可能。
基本や事例だけでなく、関係性の方向や強さを可視化するツール活用法まで解説しますので、
ぜひ自社の課題解決にお役立てください!
こんな方におすすめ
- 製造業界、マーケティング業界のみなさま
- 膨大なデータの関係性を見える化したい生産管理・品質管理担当者
- データ分析ツールを使って不具合の原因を見つけたい現場担当者
- 企業のDX推進担当者
このセミナーで学べること
- 因果探索とは
- データの準備
- 因果探索でできること
- 事例
- ツール活用法
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。
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
- 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。
- キャンセル待ち・補欠・落選の方はご参加いただくことが出来ませんのでご了承ください。
- 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。
- 無断キャンセルや欠席が続く場合、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。
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