R&D部門での生成AI活用およびDXによる材料設計の加速化
【LIVE配信】2024/4/26(金)13:00~16:00 , 【アーカイブ配信受講】4/29(月)~5/13(月)
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03-6206-4966
開催日時 | 未定 |
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担当講師 | 寺島 修 氏 |
開催場所 | 未定 |
定員 | 未定 |
受講費 | 未定 |
★センサ・計測器の選定、データの保存、エラーの通知方法…
故障検知、故障予知保全システムの構築と上手に進めるための工夫点!
【提携セミナー】
主催:株式会社技術情報協会
・油圧プレス機の監視システム
・データの処理方法
・結果の検討
・構築を上手く進めるための工夫点
・応用例:二酸化炭素排出量評価システム
・工場設備の故障検知・故障予知保全システムの構築
・センサの選定、計測器の選定、データの保存
・データの処理方法、分析方法、活用の仕方が分かる
富山県立大学 工学部 機械システム工学 准教授 寺島 修氏
【講演概要】
近年,ものづくり・生産現場へのデジタル技術の導入による生産効率や労働生産性の向上が盛んに行われています。これらの取り組みはデジタルトランスフォーメーション(DX)やIoT活用,デジタルツインの活用などとされ,昨今のものづくり・生産分野で行われている取り組みの代表的なものの一つとなっています。このような背景の下,DXやIoTにより企業での労働生産性の向上に貢献するため,機械加工に使用する油圧プレス機の故障検知・故障予知保全システムの構築や,近年 その評価の重要性が高まっている機械で発生する二酸化炭素排出量の評価システムの構築を企業と共に進めています。この講義では,これらのシステムの構築に必要な知識や,構築に際して苦労した点,構築を上手く進めるための工夫点についてお話しします。
1. ものづくりにおけるDX・IoT活用の加速
2. 油圧プレス機の監視システム
2.1 プレス機の概要
2.2 データの取得方法
2.2.1 センサの選定
2.2.2 計測器の選定
2.2.3 データの保存
2.2.4 エラーの通知方法
3. データの処理方法
3.1 時系列データの考察・特徴分析
3.1.1 視覚による確認
3.1.2 データ処理による確認
3.1.3 他変量との関係による確認
3.2 回帰モデルの作成
3.2.1 様々なモデル
3.2.2 回帰モデルを用いたデータ解析
3.2.2 解析結果・精度の比較
4. 結果の検討
4.1 データの取得結果
4.2 データの処理結果
4.3 処理結果の妥当性の評価
5. 利便性の向上
5.1 VPN接続の活用
5.2 クラウドサーバーの活用
5.3 Webアプリの活用
6. 構築に際して苦労した点
7. 構築を上手く進めるための工夫点
8. 応用例:二酸化炭素排出量評価システム
未定
未定
未定
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