……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
設備保全の高度化に向け、センシング・信号処理から異常検知、寿命・余寿命予測、デジタルツイン活用まで解説。
回転軸系、軸受、電磁ブレーキ、3Dプリンターの事例に加え、生成AI、AIエージェント、Physical AIの導入方法も紹介します。
講師
大阪公立大学 都市科学・防災研究センター 特任教授 博士(工学) 川合 忠雄 氏
【略歴】
1985年3月 名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程満了
1985年4月 名古屋大学工学研究科助手
2005年10月 大阪市立大学教授
2023年3月 大阪公立大学退職
2023年4月から 現職
【専門】
設備および構造物の診断技術
【本テーマ関連学協会での活動】
日本機械学会 機械力学計測制御部門 委員等
日本機械学会 診断とメンテナンスに関する研究会 主査等
評価診断に関するシンポジウム 組織委員会委員長
日本設備管理学会 副会長、会長等
大阪府都市基盤施設維持管理技術審議会 部会長等
＜その他関連商品＞
品質管理・品質保証・製造現場対応 一覧はこちら
日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年11月27日(金) 13:00-16:30 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 45,100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34,100円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 50,600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39,600円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊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」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
お申込みはこちらから
商品コード：AD261191
配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
→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で音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
■はじめに
設備の保全に関しては、従来、時間計画保全、状態監視型保全等、長年、現場で培われてきた保全技術に基づいて技術革新が行われてきた。一方、近年はIoTから始まり、デジタルツイン、生成AIやPhysical AIなどの情報系の革新的な技術の発展がめざましく、設備保全もこれらの技術を導入することにより急速に高度化が進んでいる。
本セミナーでは、異常検知や寿命予測にデジタルツインをどう導入し、現場で活用するかを解説する。特に、物理モデルを核とした状態理解・異常診断・余寿命予測の考え方を軸に、回転軸系、ジャーナル軸受、電磁ブレーキ、3Dプリンターなどの研究事例を交えて具体的に示す。また、生成AIやPhysical AIの位置付け、今後の設備保全の在り方と導入の勘所についても展望する。
■想定される主な受講対象者
・設備の保全業務に携わっている方
・保全業務を統括する方
・情報系の方で設備保全業務への技術展開を目指している方
■必要な予備知識
・実際の保全業務に携わった経験があると理解しやすい（必須ではない）。
■本セミナーに参加して修得できること
デジタルツインの設備保全における役割（位置づけ）
・異常検知
・寿命予測
設備保全における今後のAIの活用
セミナー内容
1．設備保全の高度化とデジタルツイン
1）設備保全に求められる価値
2）保全高度化の方向性
3）デジタルツインの意義
2．デジタルツインの基本構造と設計思想
1）デジタルツインとは何か
2）デジタルツインを構成する要素
3）製造業における対象範囲
3．異常検知・寿命予測を支える計測とデータ処理
1）センシング技術
2）センサ実装の要点
3）信号処理の基礎
4）edgeとcloudの役割分担
4．異常検知の方法論とデジタルツイン活用
1）異常検知の位置付け
2）異常検知手法の体系
3）デジタルツインによる異常検知
4）研究事例：回転軸系診断
5．寿命予測・余寿命予測の方法論とデジタルツイン活用
1）寿命予測の基本
2）寿命予測モデルの体系
3）デジタルツインによる寿命予測
4）研究事例：ジャーナル軸受、電磁ブレーキ、3Dプリンター
6．生成AIをどう組み込むか
1）生成AIの位置付け
2）デジタルツイン内での役割
3）具体的ユースケース
7．AIエージェントをどう組み込むか
1）AIエージェントの基本
2）保全向けAIエージェントの構成
3）保全業務フローへの組込み
4）現実的な導入ステップ
8．Physical AIをどう組み込むか
1）Physical AIとは何か
2）デジタルツイン・AIエージェント・Physical AIの関係
3）保全ユースケース
9．導入の進め方と実装上の勘所
1）どこから始めるか
2）実装ステップ
3）失敗しやすいポイント
4）成功条件
10．まとめ
お申込みはこちらから
