インバリアント分析の基礎と故障予兆検知への応用・事例

【インバリアント分析】データから異常を見抜き、故障を予兆段階で検出できる最新技術！

★ プラント、生産設備の監視・保全にAI・ビッグデータを活用する！

講師

日本電気（株） AI・アナリティクス事業開発本部
シニアデータアナリスト　相馬 知也 氏

【専門】 設備監視/保全におけるAI活用
【略歴】
・1988年入社、自営通信網運用管理システムをはじめとする、高性能/高信頼システムの
　アーキテクチャ設計に従事
・2010年よりインバリアント分析を中心としたＡＩ技術の設備保全適用に関する開発を開始。
　国内海外においてコンサルティング、開発を牽引。
・現在は、IoT×AIの活用コンサルとしてIoTデバイス開発から収集、分析までに関与。
・日本非破壊検査協会、火力原子力発電技術協会、日本保全学会　会員

受講料

R&D会員登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円（税込）から
★1名で申込の場合、47,250円（税込）へ割引になります。
★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円（2人目無料）です。

(まだR&D会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)

受講対象・レベル

・生産設備、機械、プラント、構造物、社会インフラ関連企業の方
・現状のプラント運用監視に課題をかかえている方
・新しい技術により、より高度なプラント運用監視を行いたい方
・新しい予知保全の方法を探している方
・データはあるが、どのように活用するか悩んでいる方

習得できる知識

・ビッグデータの意味
・ビッグデータの活用方法
・ビッグデータを分析する上で注意すべきこと
・設備監視でのビッグデータ活用方法

趣旨

　昨今、大規模プラント、生産設備の保全においてIoT×AIの活用に関する検討が活発になっています。政府による保全のスマート化の検討も進んできています。保全や生産の現場では従来までの監視では困難だった、故障を予兆の検出や、過去に発生事例の無い未知の故障（想定外の異常）を検知し、保全に役立てようというニーズが高まっています。
　本講座では、お客様と共に取り組んでいるAI活用の事例と最先端の分析技術について事例をまじえて説明します。また、社内における実施予算獲得のためのポイントやプロジェクトの進め方など、コンサルテイング経験をもとに紹介します。

プログラム

１．製造業におけるAI活用の動向
　1-1　はじめに
　1-2　ビッグデータの市場動向
　1-3　国レベルでの取り組み状況

２．保全現場での課題と対策の傾向
　2-1　保全現場において発生している課題
　2-2　技能伝承における課題
　2-3　コスト削減における課題

３．故障予兆監視技術
　3-1　故障予兆監視のニーズ
　3-2「インバリアント分析」とは？
　　ａ．複雑化するシステムと現在の課題
　　ｂ．監視データの流れと監視技術
　　ｃ．インバリアント分析による異常検知の流れ
　　ｄ．異常箇所の特定方法
　　ｅ．従来技術との比較
　　ｆ．インバリアント分析の適用範囲
　　・リアルタイム予兆／異常検知
　　・保守／点検プロセスの効率化
　　・品質改善
　　・シミュレーション

４．故障予兆検知へのビッグデータ分析技術適用事例
　4-1　ビッグデータ活用のシナリオ
　4-2　仮説設定と活用ステップ
　4-3　監視におけるインバリアント分析技術の位置付け
　4-4　先進的な事例

５．おわりに
　5-1　社内における予算獲得のポイント
　5-2　新しいプロジェクトをどう進めるか？

 キーワード 異常検知,製造,機械,インフラ,プラント