大量のセンサーデータの絞り方は?
設備の異常診断の着眼点は?
産業設備の保守、異常検知についてのコアとなる
数的概念を詳解します!

セミナー趣旨

 産業界においてデータサイエンスの重要性、数学の重要性が叫ばれて何年か経ちます。デジタルトランスフォーメーション(DX)のためデジタル教育も企業内で盛んに行われています。このような状況にあって、AI、データサイエンスをプロフェッショナルスキルとして修得することは高い価値があります。しかし、AI、データサイエンスもコモディティ化し、誰でも使える技術になりつつあり、これらの本質の理解なくして、労働市場の流動化の時代に他者優位に立つことは困難です。本講習会では、産業設備の保守、特に異常検知について、コアとなる数理的な概念を、従来の考え方と対比してわかりやすく説明します。

セミナープログラム

1.設備の異常診断の基礎と着眼点

 (1).設備の診断とは
 (2).正常データを用いたOne class 識別に属する異常検知手法
   a.着眼点その1:ベクトル間距離の違い
    ・マハラノビス距離を用いた異常の測り方
    ・One class Support Vector Machineや局所部分空間法(Local Subspace Classifier)
   b.着眼点その2:ヒストグラム間距離の違い
    ・ヒストグラムインターセクションやKullback Leibler Divergence

2.AIの自己啓発とデータサイエンティストツール

 (1).ノーコードから始めるデータサイエンス Orange&Knime
 (2).企業内におけるAI・データサイエンス教育のOJT/OFF−JT と自己学習のコツ
 (3).数理を知っているからこそ使いこなせるデータサイエンスツール CollegeAnalysis

3.設備の異常・予兆診断に役立つ類似度

 (1).データ分析と数理モデル
 (2).色々な距離(類似度)
   a.点間の距離(ユークリッド距離、マッハタン距離、L1・L2 距離、コサイン類似度)
   b.分布間の距離 (Kullback Leibler Divergence、Jensen?Shannon divergence)

4.大量のセンサデータの絞り方

 (1).PCA(主成分分析)
 (2).リッジ(Ridge)回帰・ラッソ(Lasso)回帰
 (3).設備の異常・予兆診断に役立つパラメータ数の削減
【質疑応答】

セミナー講師

(株)産業数理研究所Calc 所属
広島工業大学 工学部 電子情報工学科 教授 前田 俊二 氏
広島工業大学 情報学部 情報コミュニケーション学科 准教授 松本 慎平 氏
広島大学大学院 先進理工系科学研究科 研究員 小松 尭 氏
広島工業大学 工学部 電子情報工学科 准教授 谷口 哲至 氏
※講演項目の項目順に上記講師にご担当頂きます

セミナー受講料

1名につき55,000円(消費税込、資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕

受講について

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※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:30

受講料

55,000円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、会場での支払い

開催場所

全国

主催者

キーワード

AI(人工知能)   SQC一般   設備保全・TPM

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開催日時


10:30

受講料

55,000円(税込)/人

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全国

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キーワード

AI(人工知能)   SQC一般   設備保全・TPM

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