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…

MTシステム・MT法の特徴や利用方法、応用事例を丁寧に解説！

講師

アングルトライ(株)　代表取締役　博士（工学） 手島 昌一 氏

【ご略歴・ご活躍】
　品質工学会、日本品質管理学会、精密工学会、電子情報通信学会の各会員。
MTシステム研究会委員(1996～2008）。
ASI(American Supplier Institute)賞（1998年）、品質工学会貢献賞金賞（2007年）。

　著書は
「機械・材料・加工の技術開発」（共著，日本規格協会、2001年)
「MTシステムにおける技術開発」（共著，日本規格協会、2002年)
「入門MTシステム」（共著，日科技連出版社、2008年）
「Quality Recognition and Prediction」（Momentum Press : NY、2012年）など。

　MTシステムソフトウェアの開発、国内外製造メーカでのコンサルティング活動等に従事している。

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

　AIの導入方針を模索しておられる管理職の方々、AIを実際に活用したい技術者（製造業・非製造業）、IT技術者。AIがもたらす変化に興味のある方々。

必要な予備知識

予備知識は必要ありません。考え方と次へのステップを基礎から解説いたします。

習得できる知識

・AI（人工知能）の種類と具体的技術を習得できる。
・AI時代に企業としてどのような方向で取り組むべきか理解できる。
・AIとしてのMTシステムを具体的に開発に活かす手法を習得できる。

趣旨

　MTシステムは統計数理を利用した人工知能（AI）であり、処理の軽快さと使いやすさと確実性が特徴です。深層学習と異なり学習結果が明示性を持ち、異常を検知した際の原因診断も高速に実行します。そのため生産設備の監視や検査問題、あるいは不動産の価値評価など広い分野で利用されています。ごく最近では地震予測への活用も始まっています。
　本セミナーでは、深層学習の特性と対比しながらMTシステム、特にMT法の特徴や具体的な利用方法、実際の応用事例を丁寧に解説します。時系列データや振動波形の扱い方、文字や画像データの扱い方などを学ぶことができます。
　MT法はロシアの文豪トルストイの小説“アンナ・カレーニナ”の一節をヒントに作られました。小説と統計学が出会うことで生まれたAI技術と言えます。AIは人類の脅威ではなく、奉仕してくれる技術であることを学ぶことができます。

プログラム

１．IoTとAIとMTシステム
　1-1. 人工知能（AI）の種類とそれぞれの特徴
　1-2. AIの応用分野と使い分け
　1-3. 課題解決のための要素とそれぞれの関係

２．MTシステムの各計算手法と特徴
　2-1. MT法とその特徴
　2-2. RT法／T法(1)／標準化誤圧法／多重単回帰（MSR)とそれらの特徴

３．特徴抽出技術
　3-1. 文字パターンの特徴抽出（変化量・存在量など）
　3-2. 波形パターンの特徴抽出（変化量・存在量・開始点・終了点など）
　3-3. 画像データの特徴抽出

４．MT法の適用手順とポイント
　4-1. 文字認識を例として
　4-2. 振動波形・時系列データを例として
　4-3. 異常時の原因診断

５．応用事例　
　5-1. 機器自動点検への応用（イプシロンロケット自律点検の例）
　5-2. 異音・振動異常検査への応用
　5-3. 画像検査・外観検査への応用
　5-4. 地震予測への応用

６．MTシステム導入のためのソフトウェア
　6-1. 入門用ソフトウェア
　6-2. 現場応用ソフトウェア
 
 【質疑応答・名刺交換】

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