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・設備診断における要素技術と共に、IoT・AI・ビッグデータを活用した状態監視の最新技術を修得できる講座
・先端的かつ有効な機械・設備状態監視技術を活用し、事故の未然防止、製品品質の確保、生産効率の向上、設備保全コストの削減を実現するためのセミナー!


機械・設備における状態監視の最新技術とIoT・AI(人工知能)の活用法
〜「スマート状態監視・診断システム」の開発とAI・ビッグデータを活用した状態監視技術 〜


■開催日時:2019年06月12日(水) 10:30 〜 17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 48,600円 (税込)
     同時複数申し込みの場合(1名) : 43,200円 (税込)

■主催:(株)日本テクノセンター


■受講対象者:
・業種は問わず、機械・設備の設計・管理や診断・保守保全に関わる方
・設備利用で、AIやIoTを用いたビッグデータの活用を検討している実務者の方
・ビッグデータ活用に着手したが壁を感じている非ICT技術者の方

■予備知識:
・工学系の基礎的な知識があれば理解が深まります
・ICTに関する専門的な知識は前提としません

■修得知識:
・最新機械設備診断技術および診断装置システムの動向が分かる
・IoTやAIを用いてビッグデータ活用を進める上で、基本的に知っておく必要のある制約や方針を理解できる
・電力設備や、スマートグリッド向けの応用例を通じて、具体的な適用イメージを掴むことができる

■講師の言葉:
第一部
設備診断の目的は、先端的かつ有効な状態監視・診断技術の導入により生産現場における設備管理・
保全を科学的かつ有効的に行い、設備事故の未然防止、製品品質の確保、生産効率の向上及び
設備保全コストの削減に資することであり、企業の安全・安心で持続可能な発展に貢献することである。
設備診断技術は、「計測技術」、「信号処理技術」、「簡易診断技術」、「精密診断技術」、
「余寿命予測技術」および「診断装置システム開発技術」という要素技術から構成される。
本講演では、これらの要素技術について最新の研究・開発成果を紹介し、また最近、企業と連携して
開発した「スマート設備状態監視・診断システム」および「スマート軸受診断器」について紹介する。

第二部
ビッグデータの活用が、IoTやAIの発展を背景に、主にビジネスの分野で喧伝されるようになって久しい。
一方で、これら最新技術群の関連性、また本質的な制約は何か、現場からどう立ち上げれば良いのか、
に関する情報提供は不十分である。
そこで、本講演では、IoTやAIを利用する上で、基本的に知っておくべき事項を、電気事業での具体的な
適用事例を題材として説明する。特に、技術的に成熟した「教師あり機械学習」というAIを最大限に
活用するにはディープデータが必須であり、良質なディープデータを収集する鍵が、実に地味な
IoTであること、そしてIoT・AIブームが過ぎた後にも、着実に回るプロセスへと構造を変換することが
デジタルトランスフォーメーションに必須であることを述べる。



1.機械設備状態監視・診断の最新技術
  (1). 計測技術
      a.振動信号の計測
      b.AE、音響信号の計測
  (2). 信号処理技術
      a.ノイズ除去
      b.特徴抽出
  (3). 簡易診断技術
      a. 特徴パラメータ
      b. 判定基準
  (4). 精密診断技術
      a.診断原理
      b.診断例
  (5). 余寿命予測技術
      a.問題点
      b.対処法
  (6). 診断装置システム開発技術
      a. スマート軸受診断器
      b. スマート設備状態監視・診断システム

2. AI(人工知能)・ビッグデータを活用した機械・設備の状態監視技術と事故やトラブルの事前回避への応用
  (1). はじめに
      a. 日本の曲がり角:デジタルトランスフォーメーションを促す5つのシフト
      b. 変えられない構造を変えられる構造へ:IoT・AI活用に相性の良い分野と悪い分野
      c. なぜビッグデータではうまく行かないのか:ディープデータとビッグデータの連携による価値創出
      d. IoTはAIという最新兵器の兵站(ロジスティックス)
  (2). IoT:デジタルトランスフォーメーションの地味な主役
      a. ユーザ連携によりデータの意味やコンテキストを獲得
      b. シミュレーションを補間するIoT計測の役割
        ・送電鉄塔の腐食環境評価へのシミュレーションとIoTの適用、等
      c. 業務・現場の制約を乗り越えるデジタル化技術
        ・アナログ・デジタルメータを自動読み取りするクラウドサービス、等
  (3). AI:常識の通じない新しい同僚と仲間になる
      a. AIの発展と現状、近未来
        ・AIマップ:知能を機械により実現する多数のアプローチ
        ・認識・分類・予測を担う機械学習技術の発展とモードチェンジ
      b. ビッグデータではなく、ディープデータを獲得する
        ・老朽油入ケーブルの接続部異常診断、等
      c. 前処理を甘く見ない
        ・錆画像判定における特徴抽出、等
        ・スマートメータデータの復元による状態推定、等
      d. 道具は使いよう:やりたいことと、できることのバランス
        ・中小事業所向け省エネアドバイスツールへのAI応用、等
  (4). おわりに:デジタルトランスフォーメーションによる現場力向上を果たしピンチをチャンスに

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