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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり


オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

★センシングデータを状態推定・異常検知に活用するための基本的な考え方やアプローチ法から解説します!

センシングデータを用いた

異常検知技術

―MTシステムおよび機械学習技術
製造現場への活用―

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴有>

講師

国立研究開発法人 産業技術総合研究所 エレクトロニクス・製造領域 センシングシステム研究センター 生産プロセス評価研究チーム 主任研究員 博士(工学)  石田 秀一 先生

<その他関連セミナー>

機械学習・ディープラーニング・人工知能関連セミナー・書籍一覧

日時・会場・受講料

●日時 2021年9月30日(木) 12:30-16:30
●会場 会場では行いません
●受講料
  【オンライン(ライブ配信)(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

  【オンライン(ライブ配信)(見逃し視聴あり)】:1名46,200円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

  *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
 お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
 お申込みは4営業日前までを推奨します。
 それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
 テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。


●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

 近年では、AI技術の進展に伴い、製造業においても生産データの可視化・効率化のみならず、設備機器の状態推定やプロセスの異常検知に対してもAI技術の導入が期待されています。しかしながら、過度な期待や誤解も多く、センサを用いてデータを蓄積すれば劇的な改善が期待できると考えておられる方も少なくありません。実際の現場においてAI技術を導入・活用するためには最新の優れた手法のみに着目するのではなく、課題の整理、適切なセンシングデータ採取、必要十分な解析手法の選択・適用といった基本的なアプローチこそが重要となります。
 そこで本セミナーではセンシングデータを用いた状態推定・異常検知の入門として、異常検知技術の基本的な考え方やアプローチ法の理解から、AI活用に向けたセンシングデータの収集・取り扱い方法および、長年の実績を有するMTシステムや機械学習手法の長所・短所に関して基本的な理解を深めて頂きます。
 その上で、実際の適用事例として、回転機械の状態推定・異常検知へのAE(Acoustic Emission)センサの実例などを取り上げ、その活用展開について解説します。

○受講対象:
 ・製造業等において設備の管理・保守に携わっている方
 ・センシングデータを用いて異常検知に取り組まれたい方
 ・AI技術の導入を検討しているが、何から始めればよいのか困っている方
 など

○受講後、習得できること:
 ・センシングデータを活用して異常検知を行うための基礎となる知識の取得
 ・MTシステムや機械学習による異常検知手法の流れやその本質・狙いを理解することができる
 ・異常検知の枠組みを理解し、自身が抱える課題に対してどのアプローチが有効か判断することができる
 など

セミナー内容

1. 異常検知技術の考え方
 ・異常検知とは
 ・異常検知が対象とする様々な問題
 ・異常検知の基本的なアプローチ

2. 異常検知でのデータサイエンスの活用
 ・データサイエンスの基礎知識
 ・1次元正規分布に基づく異常検知の基本処理

3. センシングデータの収集・取り扱いについて
 ・センシングデータの種類
 ・データの前処理
 ・データ採取における注意点
  (可視化の重要性、データ収集・取り扱いの際によくある失敗)

4. MTシステムによる異常検知手法
 ・MTシステムとは
 ・MTシステムの本質的な考え方
 ・MTシステムの体系(MT法、MTA法、T法(1)、T法(2)、T法(3)等)
 ・各手法の狙いと処理の流れ
 ・MT法の適用事例と運用上の注意点

5. 機械学習による異常検知手法
 ・機械学習の歴史とその体系
 ・機械学習モデルの性能評価
 ・異常検知で活用される機械学習手法とその特徴・長短所
  (SVM、k近傍法、アンサンブル学習、ニューラルネットワーク、オートエンコーダ)
 ・特徴量選択・エンジニアリングの適用事例
 ・時系列データによる異常検知(自己回帰モデルを中心に)

6. センサデータからの異常検知技術の実際の適用事例
 ・どのような手法を選択・適用すれば良いのか、その基本的な考え方
 ・回転機械に対する異常検知技術の活用
 ・振動センサ(AEセンサ)を用いた状態モニタリング
 ・AEセンシングの適用事例紹介
 ・事例1:MTシステムと産業用組込みコントローラによる軸受け装置の異常検知
 ・事例2:オートエンコーダを用いた真空ポンプの異常検知

  <質疑応答>

セミナー番号:AD210988

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