(1/22)開発・生産現場で諸課題を解決に導くデータ駆動型手法ディープニューラルネットワークモデル／MTシステムの基礎と応用

セミナー

開発・生産現場で諸課題を解決に導くデータ駆動型手法
ディープニューラルネットワークモデル／
MTシステムの基礎と応用

《設計、材料、生産条件データに基づく最終性能予測／検査機レス検査、未知の異常検知》★ AI構築デモ付き（希望者にはAI構築・計算方法Excel資料をご提供）★

受講可能な形式：【ライブ配信（見逃し配信付）】

・材料同士の配合設計、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、異音検査、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	【ライブ配信】 2027年1月22日（金） 10:00～17:00
受講料(税込)	60,500円定価：本体55,000円＋税5,500円【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の60,500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。 2名様以降の受講者は、申込み前に会員登録をお済ませください。 ※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。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※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。) ※他の割引は併用できません。 ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料定価：48,400円定価：本体44,000円＋税4,400円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
ポイント還元	誠に勝手ながら2020年4月1日より、会員割引は廃止とさせて頂きます。当社では会員割引に代わり、会員の方にはポイントを差し上げます。ポイントは、セミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。会員でない方はこちらから会員登録を行ってください。
配布資料	Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) 　※セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードいただきます。　　(開催前日を目安に、ダウンロード可となります) 　※ダウンロードには、会員登録（無料）が必要となります。
オンライン配信	【Live配信の視聴方法】【ライブ配信（Zoom使用）セミナー】　ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。・ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）【テキスト】　テキストは、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードできます。　　(開催前日を目安に、ダウンロード可となります) 【マイページ】　ID(E-Mailアドレス)とパスワードをいれログインしてください。　　>> ログイン画面
特　典	AI構築デモ付き（希望者にはAI構築・計算方法Excel資料をご提供）セミナー内容に限り、開催後も随時ご質問を受け付けております。テキストに記載の講師アドレスに直接ご質問ください。 ■ライブ受講に加えて、見逃し配信でも１週間視聴できます■ 【見逃し配信の視聴期間】：終了翌営業日から7日間［1/25～1/31］を予定 ※このセミナーは見逃し配信付きです。セミナー終了後も繰り返しの視聴学習が可能です。 ※ライブ配信を欠席し見逃し視聴のみの受講も可能です
備　考	資料　付 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。本セミナーはサイエンス＆テクノロジー株式会社が主催いたします。

拡大表示

(1/22)開発・生産現場で諸課題を解決に導くデータ駆動型手法ディープニューラルネットワークモデル／MTシステムの基礎と応用

価格:

48,400円 (税込) ～ 60,500円 (税込)

[ポイント還元 2,420ポイント～]

ポイント:

今回の購入時のポイントのご利用方法をお選びください

・ポイントを利用される場合は「利用」を選択してください。
・ポイントを貯蓄される場合は「貯蓄」を選択してください。

※貯蓄済みのポイントとの併用が可能です。
※ポイントの付与および利用は会員登録者のみとなります。

購入数:

名

参加形態	価格	在庫	購入
テレワーク応援キャンペーン【オンライン配信1名受講限定】	48,400円 (税込)	在庫あり
2名同時申込みで1名分無料	60,500円 (税込)	在庫あり
ライブ配信で参加	60,500円 (税込)	在庫あり

商品種別による返品の詳細はこちら

この商品について問い合わせる

友達にメールですすめる

セミナー講師

MOSHIMO研代表福井郁磨氏
[
web
] [
Facebook
]
【略歴】
1993年4月～
オムロン(株)：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6月～
パナソニック(株)：生活家電の要素技術、製品開発などに従事
2007年11月～
東レ(株)：液晶ディスプレイなどの微細加工技術開発などに従事
2010年4月～
LG Electronics Japan Lab(株)：関西の新規研究所設立責任者、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
2015年5月～
MOSHIMO研：製造業支援、開発コンサルティング、生活関連用品などの研究開発に従事
※人工知能応用技術、実験計画法、品質工学に関して、電子部品・ロボット・加工技術・検査技術・生活家電などの分野で、約31年の経験を持つ。

セミナー趣旨

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。
また、ビッグデータにも誤解が多く、本来の意味とは異なる内容が一人歩きしている状況です。
本来のビッグデータの意味を理解し、適切な手法の応用や、要素技術者の皆さん自身の知見を活かすと、高性能な人工知能の開発に必要なデータの最小化や、限られたデータから大量のデータを作るデータ増殖も可能です。
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、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説します。
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として使えることが理想的です。
本講座で解説するエンジニアリングに適した人工知能技術を使うことで、技術者は、解決すべき技術課題に集中することが可能になります。
なお、ニューラルネットワークモデルをExcel上で簡単に構築する方法も、デモンストレーションを併用して解説いたします。

１．人工知能活用による事例概要

1.1 エンジニアから見た人工知能技術概要
1.2 製造業に特化した人工知能活用（本講義）の全体像
1.3 設計、材料、生産条件を統合した現実さながらの予測式構築と自動開発技術
（開発実験環境の仮想化技術、レシピジェネレーター技術）概要
1.4 加工状況データから加工品質を推定する検査機レス検査技術（仮想検査技術、センサレスセンシング技術）概要
1.5 未学習の未知異常検知技術（異常モニタリング、予防保全技術）概要

２．人工知能技術の概要

2.1 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
2.2 参考：データ採取のポイント（ビッグデータの誤解）
2.3 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？
2.4 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

3.1 簡単な関係性を人工知能に学習させ、その後推定させる
3.2 複雑な関係性を人工知能に学習させ、その後推定させる
3.3 品質工学、実験計画法の直交表を応用した学習データ
3.4 推定に問題ある場合の対処法1
3.5 推定に問題ある場合の対処法2
3.6 難しい排他的論理和問題を人工知能に解かせる

４．【事例１　ニューラルネットワークモデル活用】

設計、材料、生産条件を統合した現実さながらの予測式構築と自動開発技術
（開発実験環境の仮想化、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、設計条件と生産条件を合わせてパソコン上で自動開発を可能にした事例を解説】

4.1 背景：電磁石コイルの繰返し開発の紹介
4.2 製品設計部門と工法開発部門、量産部門の役割分担
4.3 汎用巻線技術の開発－設計条件と設備条件の密接な関係
4.4 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
4.5 人工知能活用の実施手順
4.6 データ収集の実験計画とその勘所
4.7 データの説明性確保の課題と解決策
4.8 データ数不足の解決策　要素技術を活かしたデータ増殖
4.9 試作レス開発環境の構築例
4.10 人工知能の推定が間違った場合の対処方法
4.11 本事例を応用可能な別事例の紹介

５．【事例２　ニューラルネットワークモデル活用】

加工状況データから加工品質を推定する検査機レス検査技術（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】

5.1 背景：溶接と抜取り破壊検査の紹介
5.2 全数検査化に先立つ要素技術
5.3 人工知能活用の実施手順
5.4 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
5.5 システムの動作フローチャート
5.6 本事例を応用可能な別事例の紹介

６．【事例３　MTシステム活用】未学習の未知異常検知技術（異常モニタリング、予防保全技術）
【事前に学習できない未知の異常・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】

6.1 背景：異常音で判断する官能検査工程の紹介
6.2 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
6.3 MTシステム（MT法）とは
6.4 人工知能活用の実施手順
6.5 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
6.6 システムの動作フローチャート
・本事例を応用可能な別事例の紹介

７．全体質疑応答

※説明の順序が入れ替わる場合があります。

講義内容に関するキーワード
深層学習, ディープラーニング, 回帰モデル, ニューラルネットワークモデル, 人工知能, MTシステム, MT法,
レシピジェネレーター, 仮想検査, センサレスセンシング,
異常検知, 予防保全, 未知異常検知, 未学習不良検知, 非線形回帰式, 直交表, 予測式, 実験式

※書籍・セミナー・手順書のご注文に関しましては株式会社イーコンプレスが担当いたします。

当社ホームページからお申込みいただきますと、サイエンス＆テクノロジー株式会社より、お申込み時にご入力いただきましたメールアドレスにご視聴方法のご案内をお送りいたします。
また、お申込の際は、事前に会員登録をしていただきますとポイントが付与され、ポイントはセミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。
会員登録はこちら

ご請求書（PDF）は、弊社よりお申込み時にご入力いただきましたメールアドレスに添付しお送りいたします。
銀行振り込みを選択された場合は、貴社お支払い規定（例：翌月末までにお振込み）に従い、お振込みをお願いいたします。
恐れ入りますが、振り込み手数料はご負担くださいますようお願いいたします。

個人情報等に関しましては、セミナーご参加目的に限り、当社からサイエンス＆テクノロジー株式会社へ転送いたします。

お見積書や領収書が必要な場合もお申し付けください。
ご要望・ご質問・お問合せはこちら

【お支払方法について】

以下のお支払方法がご利用いただけます。

１．銀行振り込み