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(3/28)現場で使えるAI技術(人工知能)と社内実施体制の構築

現場で使えるAI技術(人工知能)と社内実施体制の構築

〜故障予兆検知/品質劣化予兆検知:リアルな生産現場でのAI技術活用を学ぶ〜
〜社内における実施予算獲得、実行体制の構築のためのポイント/プロジェクトの進め方〜

★ 統計や数学の知識が求められることがほとんどで困っていませんか?
★ 生産現場や保全現場の作業者が今までの知識だけでも活用できるAI技術!
★ 難しくない!リアルな現場で使えるAI技術や社内体制を学ぼう!

日 時 2019年3月28日(木)  10:30〜16:30
会 場 東京・品川区大井町 きゅりあん  4 F 第1グループ活動室  会場地図
講 師 日本電気(株) AI・アナリティクス事業開発本部 兼 セキュリティ研究所 シニアデータアナリスト 相馬 知也 氏
【経歴・専門】
1988年一関高専化学工学科卒業後、NECソフトウェア東北(現在のNECソリューションイノベータ)入社。主に制御系ネットワークの運用管理/監視システムの開発にかかわる。
2010年よりビッグデータ分析技術のプラント監視適用に関する研究/開発に携わる。
現在は、制御システムへのAIや分析技術適用を中心としセンシングの相談から業務改善、新規事業創出などのコンサルティングを行っている。
【WebSite】
https://jpn.nec.com/ai/analyze/invariant.html
受講料(税込) 48,600円  (会員受講料46,170円)  会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額24,300円)】
※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※会員割引やその他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
上記条件を満たしていることを確認後、ご請求書またはクレジット等決済時等に
調整させて頂きます。

備 考※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。

講演趣旨

 昨今、AIやIoTという技術が流行し始め、これらを利用した設備故障予兆検知は大規模プラントから工場のラインや生産設備の保全に移りつつあります。また製造現場からの要求は設備故障予兆のみならず品質劣化の予兆検知を求められるようになってきました。しかし、いざ使おうとすると、テレビやAIベンダの営業担当者が話していたこととは大違いで統計や数学の知識が求められることがほとんどです。またそういったことを求められない場合はできることが限定されたり自社の課題に合わないといったことが多く聞かれます。
 本講座では、生産現場や保全現場の作業者が今までの知識だけで活用できるAI技術を紹介するとともに、故障予兆検知および品質劣化予兆検知など生産現場でのAI技術活用事例を紹介します。また社内における実施予算獲得や実行体制の構築のためのポイントやプロジェクトの進め方など、現場のお客様と進めてきた多くの経験をもとに紹介します。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(3/28)現場で使えるAI技術(人工知能)と社内実施体制の構築

価格:

48,600円 (税込)

[ポイント還元 2,430ポイント〜]
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講演内容

<得られる知識、技術>
 ・AIや分析技術の現場活用の進め方
 ・現場で使えるAI技術
 ・AI技術の新しい応用分野
 ・現場でのAI活用に参考となる事例

1.製造業におけるAI/分析技術活用の動向
 1.1 はじめに
 1.2 AI活用の業界動向

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.インバリアント分析技術の概要
 3.1 故障予兆/品質劣化予兆監視のニーズ
 3.2 現場で使えるAI/分析技術 「インバリアント分析」
   a.インバリアント分析の概要
   b.異常の発見と場所の特定
   c.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
   d.非破壊検査への応用

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.現場における進め方の課題と対策
 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

6.新しいセンシングと分析技術紹介

  □質疑応答・名刺交換□

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