製造現場における正常／異常判定の考え方とデータ解析結果の使いこなし方

セミナー趣旨

　この10年間、データサイエンスの活用が進み、異常検知など様々な目的で使われるようになりました。また各種ツールの充実、生成AIの登場により、高度なプログラミング能力がなくてもデータ解析が出来るようになりました。しかし、現場で活用するためにはツールの出力結果や生成AIの回答を鵜呑みにするのではなく、データ活用に詳しくない上司、同僚に自分の言葉で説明し、納得していただく必要があります。
　本講演では、複雑な数式は使わず、データを用いて正常／異常の判別、異常値の検出に関し、各種手法はどのようにして判断していくのかを説明します。データからの判断は、あくまで機械が学習することによる経験則ですので100%の精度は得られませんが、その限界の中で如何に使いこなすのか、ということも説明します。

習得できる知識

・データに基づいた判断の進め方
・判断過程を自分の言葉で社内に説明するための考え方
・正常／異常を判別する際の基本的な考え方
・異常値・異常兆候を検出する代表的な手法の概要
・解析結果の妥当性を確認するための視点
・誤検知・見逃しなど、異常検知の限界と注意点
・工程・設備・検査データを現場改善や原因分析につなげる考え方

セミナープログラム

１．正常／異常をデータで判断するための基礎知識
　1-1　教師あり学習、教師なし学習とは?
　1-2　手法の複雑さと過学習
　1-3　複雑さの選定
　　(1)　交差検証法
　1-4　判別機の性能評価
　　(1)　ROC曲線

２．正常／異常の判定例がある場合のデータ判別手法
　2-1　線形判別
　2-2　2次判別
　2-3　Support Vector Machine (SVM)
　　(1)　ハードマージンとソフトマージン
　　(2)　カーネルトリック

３．判定例が少ない場合に、いつもと違う状態を見つける方法
　3-1　正規分布を用いた異常検知:単変量の場合
　3-2　正規分布を用いた異常検知:多変量の場合
　　(1)　マハラノビスの距離
　　(2)　MT法の問題点と解決策
　3-3　Local Outlier Factor
　3-4　One Class SVM
　3-5　時系列モデルにおける異常検知
　　(1)　変化点検知
　　(2)　Change Finder

４．判定結果の限界を踏まえた現場での使いこなし方

キーワード：
品質不良,工程異常,異常判別,異常検知,判定根拠,誤判定,セミナー

セミナー講師

滋賀大学　データサイエンス学部　教授　博士(数理学)　笛田 薫 氏
（一社）近江データサイエンスイニシアティブ　代表理事
https://www.ohmi-dsi.jp/

【専門】データサイエンス、品質管理、異常検知
【略歴】
2001年　博士（数理学）九州大学
2017年　滋賀大学データサイエンス学部教授
2020年　滋賀大学データサイエンス教育研究センター長
2020年　株式会社メタルアート社外監査役（2024年まで）
2024年　滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター副センター長

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
■ 非会員の方は1名につき55,000円（税込）です。
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　★1名で申込の場合、49,500円（税込）に割引になります。
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