セミナー

【ライブ配信セミナー】
データサイエンスのプロが指南する!

異常検知・予知保全のためのIoT/機械学習の適用方法

開催主旨

 各種センサ類の低価格と、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。これに伴い、大規模データ分析を生産設備の故障予測や異常検知などに役立て、生産管理を組み合わせることで不良クレームゼロを達成している現場が見られます。こうした先進的な取り組みに倣い、中小・中堅企業においても同様の取り組みに着手する現場が増えています。
 自社(自前)で取り組むにしても、AI・IoTベンダーと連携して取り組むにしても、故障予測の精度向上を期すためにはデータ分析にかかる知見が必須であり、現場技術者のデータサイエンスにかかる教育が求められます。
 本講座では、わが国初のデータサイエンス学部の専門家が、IoT/機械学習による異常検知ならびに予防保全の進め方を体系的に解説します。異常検知の考え方から機械学習・統計による異常検知の各種手法、講師が指導した異常検知・予知保全と事例までを説明し、ハンズオンを通じて、これらの知識を身につけていただきます。

【受講対象】
IoTデータ分析を始めたい方、時系列データ分析で課題を抱える方
機械学習・故障予測をはじめ製造現場で役立てたい方
Pythonなどの分析の効率化を図りたい方 ほか

 本セミナーはオンライン配信ツールZoomを使い、 出演者自身も自宅から出演いただく形式の「Home to Home」(H2H)セミナーとなります。 ご視聴方法(参加用URL等)はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、ライブストリーミング配信のためのURLをお知らせいたします。

概要

日時

2020年 6月8日(月)14:00~17:20頃

(休憩15:30~15:50)

受講料

16,500円(テキスト代、税込)

※振込手数料は貴社でご負担願います。

主催 日刊工業新聞社
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

笛田 薫 氏(滋賀大学データサイエンス学部)

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プログラム

0.製造業におけるIoT/機械学習の活用
0-1 製造業におけるIoT/機械学習の重要性
0-2 IoT/機械学習の活用の先行事例
0-3 異常検知での効果
1.異常検知を行う際に必要な機械学習と統計の基礎知識
1-1 回帰モデル
1-2 決定木(※資料のみ)
1-3 クラスタリング(※資料のみ)
1-4 教師あり学習と教師なし学習
 ①学習データと教師データ
 ②交差検証法
2.異常検知の考え方
2-1 異常例のデータがある場合とない場合
 ①異常例のデータがある場合(判別分析)
 ②異常例のデータがない場合(外れ値検出)
 ③異常例が少ない場合(ベイズの公式、※資料のみ)
2-2 性能評価と閾値の設定(※資料のみ)
 ①正常標本精度
 ②異常標本精度
 ③ROC曲線
3.機械学習・統計による異常検知の各種手法と応用事例
 ①単純ベイズ法
 ②近傍法
 ③部分空間法
 ④サポートベクターマシン(SVM)
 ⑤MT法(Mahalanobis-Taguchi method)
 ⑥One Class SVM
 ⑦ューラルネットワーク(ディープラーニング)
4.異常検知の将来とまとめ
ハンズオンと課題への対応法問題点(※資料のみ)
1 Pythonの環境設定
2 Pythonでのハンズオン
3 パッケージでの実行例
4 多重共線性と対処法
 ①変数選択
 ②主成分分析による次元削減
【オンラインセミナー参加に伴う注意事項】※必ずお読みください
(お申込みを頂いた時点でご同意頂いたとみなします)
・ZOOMの使用方法・操作方法については、本セミナーではサポートできません。
・ZOOMの使用は、パソコンの場合はカメラ、マイク機能を搭載したもの、スマートフォンの場合はGoogleplayやAppstoreなどから事前にアプリのインストールが必要です。(インストールや使用は無料ですが、別途インターネット回線が必要です。)
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・本セミナーの録画・録音はご遠慮ください。また、無断に画面をスクリーンショットや撮影等をすることもご遠慮ください。
・後日配信するための動画の撮影や、チャットの事後共有を行う予定はございません。

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