★センシングデータを状態推定・異常検知に活用するための

基本的な考え方やアプローチ法から解説します！

センシングデータを用いた異常検知技術

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

近年では、AI技術の進展に伴い、製造業においても生産データの可視化・効率化のみならず、設備機器の状態推定やプロセスの異常検知に対してもAI技術の導入が期待されています。しかしながら、過度な期待や誤解も多く、センサを用いてデータを蓄積すれば劇的な改善が期待できると考えておられる方も少なくありません。実際の現場においてAI技術を導入・活用するためには最新の優れた手法のみに着目するのではなく、課題の整理、適切なセンシングデータ採取、必要十分な解析手法の選択・適用といった基本的なアプローチこそが重要となります。

そこで本セミナーではセンシングデータを用いた状態推定・異常検知の入門として、異常検知技術の基本的な考え方やアプローチ法の理解から、AI活用に向けたセンシングデータの収集・取り扱い方法および、長年の実績を有するMTシステムや機械学習手法の長所・短所に関して基本的な理解を深めて頂きます。

その上で、実際の適用事例として、回転機械の状態推定・異常検知へのAE（Acoustic Emission）センサの実例などを取り上げ、その活用展開について解説します。

◆受講後、習得できること

・センシングデータを活用して異常検知を行うための基礎となる知識の取得
・MTシステムや機械学習による異常検知手法の流れやその本質・狙いを理解することができる
・異常検知の枠組みを理解し、自身が抱える課題に対してどのアプローチが有効か判断することができる
など

◆受講対象者

・製造業等において設備の管理・保守に携わっている方
・センシングデータを用いて異常検知に取り組まれたい方
・AI技術の導入を検討しているが、何から始めればよいのか困っている方
など

担当講師

国立研究開発法人 産業技術総合研究所

エレクトロニクス・製造領域　センシングシステム研究センター　生産プロセス評価研究チーム

主任研究員　博士（工学）

石田 秀一 先生

セミナープログラム（予定）

1. 異常検知技術の考え方
・異常検知とは
・異常検知が対象とする様々な問題
・異常検知の基本的なアプローチ

2. 異常検知でのデータサイエンスの活用
・データサイエンスの基礎知識
・1次元正規分布に基づく異常検知の基本処理

3. センシングデータの収集・取り扱いについて
・センシングデータの種類
・データの前処理
・データ採取における注意点
（可視化の重要性、データ収集・取り扱いの際によくある失敗）

4. MTシステムによる異常検知手法
・MTシステムとは
・MTシステムの本質的な考え方
・MTシステムの体系（MT法、MTA法、T法（1）、T法（2）、T法（3）等）
・各手法の狙いと処理の流れ
・MT法の適用事例と運用上の注意点

5. 機械学習による異常検知手法
・機械学習の歴史とその体系
・機械学習モデルの性能評価
・異常検知で活用される機械学習手法とその特徴・長短所
（SVM、k近傍法、アンサンブル学習、ニューラルネットワーク、オートエンコーダ）
・特徴量選択・エンジニアリングの適用事例
・時系列データによる異常検知（自己回帰モデルを中心に）

6. センサデータからの異常検知技術の実際の適用事例
・どのような手法を選択・適用すれば良いのか、その基本的な考え方
・回転機械に対する異常検知技術の活用
・振動センサ（AEセンサ）を用いた状態モニタリング
・AEセンシングの適用事例紹介
・事例1：MTシステムと産業用組込みコントローラによる軸受け装置の異常検知
・事例2：オートエンコーダを用いた真空ポンプの異常検知

＜質疑応答＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2021年9月30日（木）　12:30-16:30

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンライン(ライブ配信)（見逃し視聴なし）】41,800円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
【オンライン(ライブ配信)（見逃し視聴あり）】46,200円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

※学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引

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★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
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それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、
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