【中止】機械学習を活用した設備機器異常検知の実践〜仮想の工場設備データを用いたシナリオの検討を含む〜

セミナー趣旨

　ディープラーニングや機械学習が話題になり、様々な分野で注目されていますが、
製造現場への適用を考えた場合、何をどうするのかということに戸惑うのではないかと思います。
　最近の話題性もあり、人工知能といえばディープラーニングのイメージが先行しているきらいが
ありますが、伝統的な手法の価値がなくなったわけではなく今もって有用な手法がたくさんあります。
　そこで本講座では、機械設備の故障予知といった現場課題としてポピュラーなテーマを取り上げ、
時系列データの統計的手法始めディープラーニングなどいくつかの解析手法の適用における要点を
解説します。この際、理解をしやすくするために仮想の工場設備データに基づく検討を行うという
シナリオで、それぞれの手法の理論的詳細よりも、それぞれの手法が持っている特徴や有効性に
重きを置いた説明をします。

習得できる知識

・異常検知と故障予知へ応用する際のポイント
・従来の機械学習の統計的手法、ディープラーニングの相違・使い分け
・設備機器時系列データを取り扱う上での留意事項

セミナープログラム

1. 機械学習の基礎
   1. AI発展の歴史
   2. 最近の応用
   3. 機械学習が行なっていることの本質
2. 異常検知と故障予知
   1. 基本的な考え方
   2. はずれ値検知
   3. 変化点検知
   4. 時系列データ分析
   5. 適用上の留意事項
3. 仮想の工場設備データによる検証
   1. 仮想の設備時系列データ
   2. 分析のデモストーリ
   3. 統計的手法を用いた分析デモ
   4. ニューラルネットワークを用いた分析デモ
4. まとめ
   1. 実践上の課題
   2. 成果を得るためのポイント
   3. 質疑応答

セミナー講師

石田マネジメント事務所 代表  石田 茂 先生

■経歴
　慶應義塾大学大学院 電気工学 修士課程終了後、キャノンに入社し米国ベンチャーとの
協同による同社初の北米向けワープロ開発担当。
　その後、経営コンサルタントとして電機メーカ等を中心としたコストダウンワークショップ、
業務改革プロジェクトに従事。
　1990年より東芝にて情報システム開発のエンジニア及びプロジェクトマネージャを
経験した後、同じく東芝 原子力計装制御システム開発・製造部門にて制御システムの
開発マネジメント並びに米国規制対応プロジェクト等に10年間従事し、2014年に独立。

■専門および得意な分野・研究
・システム開発、ものづくり改善の業務コンサルテーションと教育研修指導
・機械学習の研修指導

セミナー受講料

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
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。