ＭＴシステムの基礎・導入手順とそのポイント

～ IoT・AIの生産現場適用と異常検知・原因診断等 ～

★ IoTやAI（人工知能）をどのように生産現場に適用したら良いのか？収集されたデータのAIへの活用法は？

★ 昨今生産現場への適用が大いに期待されているMTシステムについて、ディープラーニングなどとの対比も織り交ぜながら、わかりやすく解説します。

講師

長谷川技術士事務所　代表　長谷川 良子 先生

＊ご略歴：
古河電気工業（株）にて、情報システム、タグチメソッドを用いた技術開発の支援、および製造における品質管理などに従事。
現在、長谷川技術士事務所代表としてコンサルティング及びセミナー活動を展開。
日本大学理工学部航空宇宙工学科非常勤講師。
保健学博士(東京大学)、技術士(情報工学)、情報処理技術者(システム監査) 。
品質工学会会員。DERGおよびMTシステム研究会委員(1988～2005）。品質工学論文賞銀賞(1999)、品質工学会貢献賞金賞（2008年）を受賞。

＊ご専門および得意な分野・研究：
MTシステム、パターン情報処理、品質工学（タグチメソッド、ロバストエンジニアリング）、医療・保健学分野

＊主な著書：
「最適化設計のための評価技術」（共著、日本規格協会、2000年）
「MTシステムにおける技術開発」（共著、日本規格協会、2002年）
「マハラノビス・タグチ(MT)システムのはなし」（日科技連出版社、2004年）
「入門MTシステム」（共著、日科技連出版社、2008年）
「タグチメソッドで環境問題を解く」（日科技連出版社、2013年）他

受講料

1名46,440円(税込（消費税8％）、資料・昼食付)
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき35,640円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

＊本セミナーでは、書籍「入門 MTシステム」（（株）日科技連出版社）を進呈、資料として使用致します。
　（書籍とは別に、補足資料も配布します）

　IoTやAI（人工知能）をどのように生産現場に適用したらよいのか、戸惑いや迷いを感じておられる方が多いのではないでしょうか。本セミナーでは、IoTによって集められたデータをどのようにAIに活用するかという観点から、MTシステムについて解説します。
　AIにはいくつかの手段があります。深層学習（Deep Learning）などの機械学習もありますが、ものづくりの分野では統計数理を利用したMTシステムが多く利用されています。高速処理ができることや異常発生時の原因診断を的確に行えることなどが特徴です。JAXAではロケットの診断作業にMT法を採用し、圧倒的な低コスト化を目指しています。
　本セミナーでは、このように昨今生産現場への適用が大いに期待されているMTシステムについて、その特徴から導入・適用手順、各種応用事例などについて、深層学習などとの対比も織り交ぜながら、わかりやすく解説します。

○受講対象：
　・製造現場にIoTを導入しようとしている企業および技術者の方々（肩書は問いません）
　・設備管理、検査の省力化や信頼性向上を必要としている企業の皆さん
　・AIに興味をお持ちの技術者および研究者
　・企業や実社会でAIがどのように活用されているかに興味をお持ちの学生さん
　・統計的パターン認識に興味を持つ方々
　・保健・医療・薬学分野の方々

○受講後、習得できること：
　・IoTやAIにおけるMTシステムの位置づけや使い分けの要点
　・温度や圧力などの時系列データに潜むパターンの取り出し方
　何よりも現場で得られるデータが宝であることを理解、習得いただくことができます。現場データには、そこでしか得られない情報がたくさん潜んでいます。いわば製造現場や機器の“個人データ”です。受講者の方がそれを第三者に依存することなく、技術者の資産として解析してみようとする意義を習得いただくことができます。

セミナー内容

1.IoTとAIとMTシステムの関係
　1) IoTの構成要素とAI
　2) AIとネットワーク構造
　3) 深層学習とMTシステムの構造の相違
　4) AIの応用分野と使い分け

2.MTシステムの体系
　1) MT法とその特徴
　2) RT法とその特徴
　3) T法(1)とその特徴
　4) そのほかのMTシステム
　　a) 標準化誤圧法
　　b) MSR(Multiple Single Regression)

3.MT法と特徴抽出
　1) 計測値をそのまま利用する場合
　2) 文字パターンからの特徴抽出（変化量・存在量など）
　3) 波形パターンからの特徴抽出（変化量・存在量・開始点・終了点など）
　4) 画像データからの特徴抽出

4.MT法の適用手順とポイント
　1) 文字認識の例
　2) 振動波形の例

5.RT法の適用手順とポイント
　1) 文字認識の例
　2) 文体判別の例

6.T法(1)の適用手順とポイント
　1) 製造加工工程における歩留まりの予測
　2) 原料配合による強度の推定

7.その他の応用事例
　1) 機器の自律点検への応用
　2) 設備の異常予兆検知への応用
　3) 製造工程における不良品発生の未然防止への応用
　4) 異音・振動異常検査への応用
　5) 画像検査・外観検査への応用

8.MTシステム実施のためのソフトウェア
　1) ExcelによるMT法の計算方法
　2) 手軽に入手できるソフトウェアの紹介
　　・無料で試行できるソフトウェア
　　・有料のソフトウェア

 ＜質疑応答＞