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(12/21)実務に成果をもたらす「人工知能」導入&活用方法 <ANNモデルとMTシステム>

実務に成果をもたらす「人工知能」導入&活用方法

技術課題を解決するツールとしての
ディープニューラルネットワークモデルとMTシステム、 両手法の特徴と具体事例

★以下のような悩みを解決に導く、メーカの実務に特化させた「人工知能」の活用方法を指南するセミナー。
 ・理論式は乖離が大きくて使えない
 ・CAEでは生産条件を考慮できない。実験回数が多すぎる
 ・抜き取り検査だけでは不良を抑制できない/検査精度を上げたいが、全数検査はコストがかかる
 ・事前に不良、異常を定義できない/未知の不良パターンがあるために検査の機械化、自動化ができない

複雑な関係性を人工知能に学習させて推測させる、推測に問題がある場合の対処法も、
年間受講者が1000人を超える「初学者でもわかりやすい解説」と定評のある講師が解説します。


<応用可能な事例の紹介>
 ・材料どうしの配合設計=合成材料の機能予測
 ・熟練工が条件判断や仕上がりを予測していたような、装置条件の決定
 ・外観検査、画像検査(画像処理による異常・欠陥検出)、異音検査(駆動系やハンマリング検査等)、ニオイ検知
 ・エンジン、トランスミッション、タイヤなどの破壊直前傾向把握が可能な耐久試験
 ・加工機械、設備、プラントの状態モニタリング
 ・衣類の着心地、製品の使いやすさ  他

日 時 2018年12月21日(金)  10:30〜17:00
会 場 東京・品川区大井町 きゅりあん  5F 第3講習室  会場地図
講 師
MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 氏 [Web] [Facebook]
【略歴】元・オムロン(株)、パナソニック(株)、東レ(株)、LG Electronics Japan Lab(株)
【紹介】
1993年にオムロン(株)に入社し、電子部品の原理開発、加工技術開発、ロボットの研究開発、人の聴感判定を機械化した検査装置開発などに従事。
2006年にパナソニック(株)に入社し、生活家電の要素技術開発、新機能製品開発などに従事。
2007年後半に東レ(株)に入社し、液晶ディスプレイなどの微細加工技術開発などに従事。
その後、2010年にLG  Electronicsに入社し、生活家電研究所を京都で立ち上げた。研究所を立ち上げ後は、洗濯機チームリーダー、オープンイノベーション室長を歴任。部品・アッセンブル・材料・外資系の各会社で、新事業企画、技術や製品の企画、それらの研究開発を担当し、プレイヤー、マネージャーとして多面的な経験を積んだ。特に、機械の知能化技術を得意としており、生産システム・検査評価機器・設計開発ツール・家電要素技術等へのAI(人工知能)活用に関して約20年の経験を持つ。また、品質工学(タグチメソッド)に関しては、電子部品・加工技術・検査技術・ロボット・生活家電などの分野で、AI活用と同じく約20年の経験を持つ。
2015年にMOSHIMO研を開業。現在、人工知能と品質工学を中心とした製造業企業への技術課題解決支援と、生活関連用品などの研究開発を行っている。
品質工学会 会員、日本品質管理学会 会員、滋賀県品質工学研究会 会員

【講師が品質工学で成果を出した開発事例】
・生活家電の要素技術  ・成型、プレス、溶接等 加工技術
・センサー、検査機等 センシング技術 ・家電、ロボット等 駆動技術
・配合、プロセス等 材料技術
・エンジン、トランスミッションの異常音検出技術 他、多数
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。
得られる知識 ・要素技術、生産システム、加工技術の開発者に適した人工知能技術の応用知識とノウハウ
・「製品設計条件(寸法仕様、材料仕様など)と生産条件」から
 量産時の製品特性値をバラツキも含めて人工知能に精密に予測させる方法
・上記の量産時性能予測技術を利用した、製品設計条件と生産条件を試作レスで最適化する技術の構築方法
 (レシピジェネレーターの開発方法)
・抜き取り検査しかできなかった工程を人工知能による推定全数検査化する方法
・未知の異常も検出する技術による設備の予防保全システムを構築する方法
・人的な官能(感性)検査を機械化(自動化)する方法
・製造業における人工知能の使いこなしノウハウ  など

 注1:人工知能の予備知識は必要ありません
 注2:人工知能の歴史や数理の詳細な説明は割愛し、エンジニアリング重視で解説いたします。
対 象 ・要素技術、生産システム、加工技術などの分野で人工知能を活用したい開発者の方々
・製造業で実績があり、エクセルのように簡便に使える人工知能技術を求めている方
・特定の異常や不良状態を自動的に見つけるだけなく、未知の異常、不良状態(未定義の異常、不良品)を
 見つける技術が必要な方々
・抜取り検査を全数検査に変え、量産品質トレンドや設備モニタリングを行い不良を未然に防ぎたい方
・毎年繰返し、同じような製品開発を行っていて、その開発効率を高めたい方
・品質工学や実験計画法などで、離散的な探索では成果の出ない方々
  ※技術コンサルタントの方や、講師業を本務としている方の受講はご遠慮ください


講演趣旨

 最先端技術であるディープラーニングが話題になり、人工知能ブームが再来していると言われています。
最先端の技術は重要ではありますが、製造業の技術者が開発実務に活用するには敷居が高いことが課題ではないでしょうか?
 このように人工知能には、活用が難しいイメージがありますが、ものづくり分野に絞れば、適切な手法の使い分けとノウハウで意外と簡単に活用が可能です。ディープラーニングを含む人工知能にも、アカデミックな最先端技術に対して成熟した「エンジニアリングに適した技術」があり、その技術はものづくりの開発現場で安心して使うことが可能です。

 本講座では、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、製造業における具体的な事例を用いて解説します。ものづくり技術者にとって、人工知能は目的ではなく、技術課題を解決する手段、ツールとして使えることが理想的です。本講座で解説する成熟した人工知能技術を使うことで、解決すべき技術課題に集中することが可能になります。

※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。

(12/21)実務に成果をもたらす「人工知能」導入&活用方法 <ANNモデルとMTシステム>

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48,600円 (税込)

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講演内容

0.受講者の習熟度ヒアリング 
・単回帰式、重回帰式を知っている方、使ったことがある方
・すでにディープラーニングを含むニューラルネットワークモデル、MTシステムを使ったことがある方
・ニューラルネットワークモデル、MTシステムの違いを知っている方
・ニューラルネットワークモデル、MTシステムを使ってみて、効果があった方

1.人工知能活用による事例概要
・製造業に特化した人工知能活用(本講義)の全体像
・「製品設計条件と生産条件」の実験環境をパソコン上に再現する技術開発事例
(レシピジェネレーター技術)
・設備の知能化技術開発事例(仮想検査技術、センサレスセンシング技術)
・設備の知能化技術開発 補足事例(未学習の未知の異常検出技術、予防保全技術)

2.人工知能技術の概要
・要素技術者から見た開発ツールとしての人工知能技術の比較
・補足:ニューラルネットワークモデルはブラックボックス?
・要素技術者に適した人工知能構築ツールの比較

3.ニューラルネットワークモデル構築の実演
・簡単な関係性の学習と推定
・複雑な関係性の学習と推定
・推定に問題ある場合の対処法1
・難しい排他的論理和問題を人工知能に解かせる
・品質工学、実験計画法の直交表を応用したデータセットの学習
・推定に問題がある場合の対処法2

4.【事例1】製品設計条件と生産条件の実験環境をPC上に再現する技術開発:

【レシピジェネレーター技術】
毎年繰返し行っていた電磁石コイルの開発を、人工知能により、
設計条件(寸法仕様、材料仕様など)と生産条件を合わせてPC上で最適化した事例を解説


・背景:電磁石コイルの繰返し開発の紹介
・製品設計部門と工法開発部門、量産部門の役割分担
・汎用巻線技術の開発−設計条件と設備条件の密接な関係
・個別最適解を求める「設計条件×設備条件=性能の平均値とバラつき」方程式の探求
・人工知能活用の実施手順
・データ収集の実験計画とその勘所
・データの説明性確保の課題と解決策
・データ数不足の解決策 要素技術を活かしたデータ増殖
・試作レス開発環境の構築例
・人工知能の推定が間違った場合の対処方法
・本事例を応用可能な別事例の紹介

5.【事例2】設備の知能化技術開発:

【仮想検査技術、センサレスセンシング技術】
溶接の抜取り破壊検査工程を、溶接と同時に溶接強度を推定し、
​全数検査と量産品質トレンドや設備状態のモニタリングを可能にした事例を解説


・背景:溶接と抜取り破壊検査の紹介
・全数検査化に先立つ要素技術
・溶接条件から溶接強度を予測・推定する人工知能技術
・データ収集、及び人工知能による強度推定のシステム構築例
・人工知能活用の実施手順
・システムの動作フローチャート
・システムの判定結果例
・システムの判定を利用したモニタリング例
・本事例を応用可能な別事例の紹介

6.【事例3】設備の知能化技術開発 補足事例:

【異常検知技術、予防保全技術】
事前に学習できない未知の不良を検出したい場合の対処方法を、
エンジンの異常音など、聴感による人的官能検査工程を自動化した事例を元に解説


・背景:異常音で判断する官能検査工程の紹介
・定義できる不良音と定義できない不良音。未知の不良を見つける必要性
・MTシステム(MT法)とは
・データ収集、及び人工知能による異常音推定システム構築例
・人工知能活用の実施手順
・システムの動作フローチャート
・システムの判定結果例
・本事例を応用可能な別事例の紹介

□ 質疑応答 □

留意事項

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