機械学習によるヒューマンエラー予兆検知

 近年の生産現場のIT化を踏まえ,Industry4.0で活用されている技術(クラウドコンピューティング,IoT,人工知能)について説明します。本セミナーでは、まず、ヒューマンエラーはなぜ起こるのか、生産工程におけるヒューマンエラーの現状と対策を説明します。そのうえでこれらを導入し、活用するための留意点について解説するとともに、質疑応答を通して理解を深めます。またシンプルな機械学習パーセプトロンアルゴリズムから始まり、最近話題のディープラーニングまでを具体的な事例、人工知能による心理状態の認識とヒューマンエラー予兆の検知とともに解説し、人工知能に対する理解も深めます。
 本セミナーを受講することで、ヒューマンエラー予兆検知などの人工知能を活用した生産現場のスマートファクトリー化やインテリジェント製品の開発に役立ちます。

【講師】


梶原祐輔(かじわらゆうすけ)氏  公立小松大学 生産システム科学部 准教授(博士(工学))


【プログラム】


1 生産工程におけるヒューマンエラー
  1.1 Reasonによるヒューマンエラーの分類
   1.1.1 スリップ
   1.1.2 ラプス
   1.1.3 ミステイク
  1.2 SRKモデルに基づく行動の分類
   1.2.1 スキルベース
   1.2.2 ルールベース
   1.2.3 ナレッジベース
  1.3 現状のヒューマンエラー対策
   1.3.1 危険予知トレーニング(KVT)
   1.3.2 人間中心設計
   1.3.3 人間信頼性評価
   1.3.4 安全マネジメント
   1.3.5 レジリエンスエンジニアリング

2 Society5.0とIndustry4.0
  2.1 クラウドコンピューティング+人工知能+IoT
   2.1.1 クラウドコンピューティングとは
    ①利用形態(Saas,Paas,Iass)
    ②種類(プライベート・パブリック・コミュニティ)
    ③エッジコンピューティング
   2.1.2 Internet of Thingsとは
   ①モノ・コト・ヒトをつなげるIoT
   ②IoT reference model
   ③センサの種類と利用形態
   ④IoTのデータの特徴とフォーマット
  2.1.3 人工知能とは
   ①汎用人工知能と特化人工知能
   ②人工知能の歴史
   ③人工知能に仕事を奪われる?
   ④人工知能の構築方法~パーセプトロンアルゴリズム / ニューラルネットワーク / ディープニューラルネットワーク
 2.2 生産現場への適用
  2.2.1 人工知能によるヒト・モノ・コトのデータを自動収集
   ①ヒトの認識
   ②モノの認識
   ③コトの認識
  2.2.2 ヒト・モノ・コトの流れを可視化
  2.2.3 人工知能でヒト・モノ・コトの流れを分析
  2.2.4 経路や作業の最適化

3 ヒト・コトの認識
  3.1 ヒトの認識
   3.1.1 生体信号と気象データを用いた近未来の快気分の予測
   3.1.2 腰の動きに基づいた認知負荷の推定
  3.2 コトの認識
   3.2.1 ヒューマンエラー予兆の検知

受講料


・お1人受講の場合 47,000円[税別]/1名
・1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


 受講申込ページで2~3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。