AIを活用した産業機械の異常検知から予知保全まで

概要

近年、AI技術の目覚ましい進化により、産業機械の運用効率と安全性が飛躍的に向上しています。
今回のセミナーでは、AIを活用した産業機械の異常検知と予知保全について、その基礎から実践までを学ぶ機会を提供します。
実際の活用事例や具体的な技術を紹介し、参加者の皆様にとって有益な情報と知識をお伝えします。

【事例1】熱処理装置のIoT－異常の予兆をとらえるデータ分析技術の紹介
　　　　　株式会社ジェイテクトサーモシステム 商品開発部 工業加熱グループIoTチーム　谷口 尚暉 氏

• 熱処理炉の突然の故障に対して、従来の「予防保全」では異常検知後の対応時間が限られ、品質不良や生産計画に悪影響を及ぼすことがありました。
• そこで当社では、IoTと機械学習を駆使し、設備の状態を常時監視・分析することで故障の兆候を早期に捉える、予兆保全システム「J-Predis®」を開発しました。
• 本講演では、産業機械分野でのIoT技術導入による装置の信頼性向上と生産活動の安全確保に向けた最新の取り組みをご紹介します。

【事例2】製造業データの解析ワークフローとAI活用～故障データがない場合の異常検知と予知保全～
　　　　　MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部　王 暁星 博士（理学）

• 異常検知・予知保全を難しくする原因の一つに、異常データが少ない、あるいは無いことが挙げられます。
• 当社が行った調査では、顧客の約半数がこの課題に直面しています。
• 本セミナーでは、教師ありのケースと並行して、異常検知・予知保全の現場でよく使用されるセンサーデータ（加速度、音など）を対象に、特徴量の抽出方法や、機械学習・深層学習に適用することで故障データがなくても実現できる異常検知を解説します。
• また、一歩先の異常検知として、対象機器が故障するまでの残り時間を予測する手法や構築したモデルの実装・運用などに関しても取り上げます。

タイムスケジュール

時間	内容
14:30〜	受付開始
15:00〜15:05	オープニング
15:05〜16:05	【事例1】熱処理装置のIoT－異常の予兆をとらえるデータ分析技術の紹介 株式会社ジェイテクトサーモシステム 商品開発部 工業加熱グループIoTチーム 谷口 尚暉 氏
16:05〜16:15	休憩
16:15〜17:15	【事例2】製造業データの解析ワークフローとAI活用～故障データがない場合の異常検知と予知保全 MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部 王 暁星 博士（理学）
17:15〜17:30	質疑応答
17:30	終了

※ 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。

登壇者

谷口 尚暉

株式会社ジェイテクトサーモシステム 商品開発部 工業加熱グループIoTチーム

2018年に同志社大学工学部電気工学科を卒業し、同年株式会社ジェイテクトサーモシステム入社。
入社以来、データより設備の異常予兆を検知するためIoTを活用した技術開発に従事。

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王　暁星

MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部

Numerical Physics で博士学位取得。
大手外資系油田開発サービス会社に6年勤務。
地下資源採掘装置の開発、設置、データの取得と解析に従事。
2019年にMathWorks Japanに入社。機器の故障予測に向けたデータ解析を得意とする。
異常検知・予知保全をテーマに顧客先や学会、技術専門誌で複数発表。
日本保全学会、日本物理学会、日本応用物理学会会員。

参加対象

• 中小製造業・経営者及び経営幹部 ・中小製造業でIoT、AI、ロボットシステム、DX推進を担当されている方

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。