セミナー

中堅・中小企業、個人でも“身の丈”で取り組める!
カンタン!IoTシステム構築&データ分析術
~IoTで使えるセンサ・マイコンの選び方からデータ取得・分析、自動搬送ロボまで

開催主旨

 工作機械や周辺装置のIoT(Internet of Things)対応により製造まわりの大規模データの取得・蓄積が容易となっています。また、Raspberry Piに代表される安価に入手できるIoT機器(産業IoT機器)が普及し、これらを既存設備に付加することで故障予測や異常検知に取り組む現場が中小製造業でも見られます。
 ただ、自社設備のIoT化の前に取り組む際、事前に必要なデータを取得できるか否かを検証したうえで臨みたいところです。また自前で、またはインテグレータと連携して取り組むにしても、既存のデバイスやクラウドAIなどで行えるデータ解析の手法を理解したうえで臨めば、自社ニーズに合致したシステムを、安価かつ迅速に構築できるはずです。
 本講座は、数人レベルの現場から“身の丈”で取り組める「カンタン!IoTシステム構築&データ分析術」と銘打ち、製造現場での利用に必須なIoTの基礎知識やマイコンボードセンサなどの周辺知識を網羅して解説。講師が取り組んだIoTシステム構築を例に、とにかく安価に(数万円レベル)簡単に取り組めるデータ取得からデータ分析までの一連の流れを掴みます。加えて、IoTシステムの派生として自動追尾台車システムの構築例も紹介し、構内物流の効率化も学びます。
 自社システムのIoT化に取り組みたい方はもちろん、インテグレータ任せとなってコストアップとなった、現場の要件を満足できていない方の参加をお奨めします。さらには、自動搬送システムを簡易に構築したいといった悩みを抱えている方にも最適な内容です。

概要

日時

2019年 12月10日(火)10:00~18:00

会場

日刊工業新聞社 大坂支社 セミナールーム

受講料

44,000円(税込)
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※同一会場にて同時複数人数お申し込みの場合、2人目より10%割引いたします(39,600円)
ただし、同セミナーを受講される場合のみ適用させて頂きます。

主催 日刊工業新聞社
協力 合同会社UESEI
お問い合わせ先 日刊工業新聞社
大阪支社 事業出版部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

植田 崇靖 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 大阪支社
セミナールーム
大阪市中央区北浜東2-16
セミナー会場案内図

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プログラム

1.IoT概論(IoT×機械学習で何ができる?)
1-1 IoTで何ができる?
1-2 産業用イーサネット
1-3 IoTデバイスの機材構成例(マイコンボード/センサ/通信モジュールほか)
1-4 IoTシステムでよく使われるマイコンボード/センサ/通信モジュール)
2.IoTデバイスの設計
2-1 IoTデバイスの設計の流れ
2-2 機械設計(自前と外部委託)、使える外部委託先(ケース設計など)
2-3 工場内機器の電気回路設計と試作開発(電源回路/安全率/ノイズ対策/AWG/ブレッドボードなど)
2-4 マイコンなど部品選定の勘どころ
2-5 マイコン仕様とプログラミング、開発環境
2-6 M5Stackを使った開発例(事前準備、マイコンボードの登録、ライブラリの追加、プログラム方法(C言語、python、Blockly)、デモなど)
2-7 MBEDと(を)使った開発例(開発環境、プログラム例、デモなど)
2-8 RaspberryPiを使った開発例(開発環境、プログラム例、デモなど)
2-9 そのほかのIoTシステムで使えるマイコンボード
2-10 IoTで使えるセンサと仕様の見方、通信方式
2-11 IoTで使えるセンサの失敗例と改善手法
2-12 使える!各種電子部品の調達サイト
3.IoTシステム構築・データ分析の実例
3-1 既存設備のIoT化(生産数のカウントとサーバへのデータ保存)
 ①システム概要/②使用条件/③要件(シーケンサに干渉しないなど)/④検討課題/⑤作成したIoTデバイスほか
※既存の製造機械にデータログおよびサーバ上にデータをアップした事例をもとに解説を例に、データ分析を実施した例を紹介。実際にどのような分析ができ、自社の生産現場における品質および生産性向上につながるかを掴んでいただきます。
3-2 IoTシステムの新規構築
 3-2-1 測位測定システム
 3-2-2 GPSロガー
 ①システム概要/②使用条件/③要件/④検討課題/⑤作成したIoTデバイスほか
3-3 IoTシステム構築時の留意点
 3-3-1 既存設備のIoT化の場合
 ①制御装置への変更/②センサへの影響/③講師が実施した対策
 3-3-2 IoTシステムの新規構築の場合
 ①使用環境/②通信環境/③電力管理/④講師が実施した対策
4.各種データ分析の手法
4-1 IoTデータの見える化・グラフ化
4-2 Ambient(クラウドサービス)の利用とデータの可視化
4-3 機械学習による各種分析(Jupyter Notebook、機械学習で多用されるライブラリ、)
4-4 クラウドAI(MatrixFlow、Google Colaboratoryなど)
5.みんな使いたい!画像認識の実例
5-1 OpenCVとDeepLearningの差異(識別器の設計方法)
5-2 OpenCVの方がメリットがある場合がある(による設計手法)
5-3 OpenCVによる傷判定と物体検出デモ
6. IoTシステムの派生としての自動追尾台車の構築手法
6-1 市販されている様々な自動追尾(搬送)台車
6-2 自動追尾台車「カルガモちゃん」のシステム構成と特徴
6-3 カルガモちゃんのコストメリット
6-4 自動追尾台車による構内物流改善

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