【中止】生産現場における異常検知システム構築
開催日 |
12:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | 株式会社 情報機構 |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング MTシステム 品質マネジメント総合 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
異常検知の基礎から良品学習および機械学習による異常検知の考え方まで詳解!
実際の現場へ導入するために!
セミナー講師
内田 雅人 先生 米子工業高等専門学校 総合工学科(情報システムコース) 助教 博士(工学)
セミナー受講料
【オンラインセミナー(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
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名47,300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36,300円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
受講について
※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。
配布資料・講師への質問等について
- 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
(開催1週前~前日までには送付致します)。
※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。) - 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。
下記ご確認の上、お申込み下さい
- 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。
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります
- 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。 - 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。
※一部のブラウザは音声(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。
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
- 開催5営業日以内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、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
(見逃し視聴有り)の方の受講料は(見逃し視聴無し)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」
セミナー趣旨
異常検知とそのシステム構築は生産現場において重要な問題です。しかし、異常検知をシステムに組込むためには幅広い知識を要求されます。今回のセミナーではセンシングから実際のシステム構築まで幅広く扱います。ただし、内容は時系列データに特化した内容になっておりますのでご注意ください。
実用的な例として、統計に基づく良品学習と機械学習による異常検知について扱います。良品学習は不良品が少ない場合でも使える方法ですので、様々な現場に適用できる方法です。また、機械学習はこれからの時代に向けた異常検知になります。このセミナーをきっかけに実際の現場へ導入する指針を身につけていただけたら幸いです。
習得できる知識
・異常検知
・センシング
・信号処理
・システム構築
・良品学習による異常検知
・機械学習による異常検知
セミナープログラム
0 自己紹介
1 異常検知とは
2 異常検知システム構築
2.1 センシングと信号処理
2.2 システム構築の考え方
2.3 マイコンを用いた異常検知システム構築
2.4 RTOSを用いた異常検知システム構築
2.5 サーバーとの連携
3 統計に基づく異常検知システムの構築
3.1 統計量と異常検知
3.2 良品学習
3.3 事例:MT法を用いた異常検知システム構築
4 機械学習を用いた異常検知の実現
4.1 機械学習による異常検知
4.2 事例:AEセンサとオートエンコーダを用いた異常検知
<質疑応答>