★機器の異常・余寿命を予測し、効率的で安全な止まらない工場の実現へ！
★１DCAE、デジタルツイン、機械学習の現場への導入・運用ポイントを詳解！

IoT・AI・デジタルツインによる

機器の異常検知と余寿命予測

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

・デジタルツインによる機器の余寿命予測
・機械学習による回転機械の異常検知と余寿命予測

習得できる知識

機械の状態監視、異常検知、余寿命予測の方法を学習する

担当講師

大阪公立大学 都市科学・防災研究センター 特任教授　川合 忠雄氏
大阪大学 産業科学研究所 准教授　福井 健一氏

セミナープログラム（予定）

（１０：３０～１２：００、１３：００～１４：００）
１．デジタルツインによる機器の余寿命予測

【講演趣旨】
IoTやIndustry4.0が注目を集めるようになり、 改めて機械の故障診断が大きくクローズアップされるように なった。対象の機械にセンサーを取付け、収集したデータを 処理することにより機械の状態、できればその機械の余寿命 を推定することができると、効率的で安全なシステムの運用 が可能となる。また、コンピュータシミュレーション技術の 進展により、実際の機械とコンピュータの中に再現したモデ ルとを双子（ツイン）のように同期して用い、実際の機械の 状態を把握し、モデルのシミュレーションに基づいて最適に 制御するデジタルツイン技術が注目されるようになってき た。本講演では、機械の状態を把握するセンシング技術から 診断に至る一連のプロセス、1DCAEならびにデジタルツイン の診断への適用について概説する。

【講演項目】
１．海外の動向
２．1Dモデリング（1DCAE）の概略
2.1　1DCAEとModelica言語
2.2　1DCAEの意義、目的
３．デジタルツイン概説
４．いろいろな適用事例（設備診断）
4.1　状態監視から診断の流れ
4.2　評価診断における物理モデルの利用
4.3　トラブル・リスク回避の手法
4.4　Modelicaによるモデル化の事例（回転軸系のモデル）
５．いろいろな適用事例（モデルを用いた損傷予測）
5.1　設備管理
5.2　余寿命予測
６．その他（故障モデル化の例）
6.1　コンプレッサー
6.2　クランクシャフト
6.3　スクリューコンプレッサー
6.4　ジャーナル軸受
6.5　電磁ブレーキ
７．デジタルツインへの展開
7.1　デジタルツインの適用
7.2　デジタルツイン適用上の課題／制御への適用
８．まとめ

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（１４：１５～１６：４５）
２．機械学習による回転機械の異常検知と余寿命予測

【講演趣旨】
本講演ではまず機械学習による代表的な異常検知 法を平易に解説し、個々の異常検知法の特徴を説明する。そし て振動データを対象とした転がり軸受の微小欠陥検出、ならび に欠陥進展下における余寿命予測に関する講演者の共同研究事 例を紹介する。微小欠陥検出においては欠陥サイズに応じた自 動的な特徴選択を伴う異常検知法、また余寿命予測においては 軸受の個体差、余寿命の不確実性，振動特徴の変動に対処する ための階層ベイス回帰とCNNを組み合わせた余寿命予測法を紹 介する。併せて、軸受の欠陥検出に関連するPythonコードの 解説も行う。

【講演項目】
１．機械学習による異常検知
1.1　異常検知の基本的な考え方
1.2　性能評価の方法
1.3　ホテリング理論による異常検知
1.4　主要な異常検知法
a．One-class Support Vector Machine
b．Local Outlier Factor
c．Isolation Forest
d. ディープラーニングによる異常検知
1.5　各種異常検知法の比較
２．回転機器における異常検知
2.1　特徴選択を伴う軸受の微小欠陥検出（事例紹介）
2.2　関連Pythonコード解説
３．回転機器の余寿命予測
3.1　階層ベイズとCNNによる軸受の余寿命予測（事例紹介）

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024/2/9（金）10:30~16:45

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき60,500円(消費税込･資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55,000円(税込)〕

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