☆Pythonを用いた、データ解析の実習講座

☆AI活用のためのデータの前処理から、判断補助への活用、リルタイムでの状態管理への活用法など、

そのプロセスを入門者にも分かりやすく！！

機械学習を用いた

プラント/製造装置の運転データ解析入門

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

製造プラントや組み立て加工装置からは様々な有用データが取得できる。これまでこれらのデータは蓄積しグラフ化し人が目視で運転状態を確認したり、品質低下などの障害があった場合に統計的に分析を行うといった活用がなされてきた。
近年、機械学習やAIが注目されそのために新たなデータをIoTといった技術を活用して取得することも増えてきた。しかし、これらの莫大なデータは従来のような統計手法では分析することが困難になってきている。

本講座では、時系列データを中心に莫大なデータを機械学習やAIを活用しより簡単に可視化し人による判断の補助を行う方法、リアルタイムで状態監視を行う方法など事例をもとに紹介する。特に、データの取得方法や音による異常検知など、いままで高額な費用を要したり、分析が難しかったデータ分析についても解説していく。

また、経済産業省が進めるスマート保安に関する制度改正の動きについても解説する。

習得できる知識

AI活用のためのデータの前処理から、判断補助への活用、リルタイムでの状態管理への活用法など、そのプロセスを入門者にも分かりやすく！！

担当講師

日本電気(株)　デジタルテクノロジー開発研究所　シニアプロフェッショナル/シニアデータサイエンティスト　相馬 知也　氏

セミナープログラム（予定）

１．工場から取得できる様々なデータ

(1) どのようなデータがあるのか

(2) データの種類による分析手法の選定

２．データ活用に関する制度の変更

(1) スマート保安の推進に関する制度変更

(2)　データ活用はメリットが多い

３．IoT×AI技術と現場活用技術

(1) AI／IoTを現場に適用するときの考え方と注意点

(2) AI技術の特徴

４．データ観察と前処理の重要性

(1) 分析の一歩目はデータ観察から

(2) 前処理によるデータの整理

(3) 様々な前処理

５．現場で使える機械学習

(1) 従来型分析手法の課題

(2) インバリアント分析技術

(3) モデルフリー学習技術

６．音による異常検知

(1) インバリアント分析を利用した音による異常検知の手法

(2) 音による異常検知の事例

７．特徴的なセンサーデバイスの紹介

(1) 音響解析ゲートウェイ

(2) 光ファイバーセンシング

(3) Wi-Fi振動センサ

(4) その他計測デバイス

８．分析をめぐる権利の問題

(1) 機械学習が作り出したモデルは誰のものか

(2) データとは

(3) 契約時に気を付けるポイント

９．現場に適用する場合のポイントと注意点

(1) 現場導入時に注意するポイント

(2) 失敗する原因

(3) そもそもの課題は何なのか

(4) データ収集のポイント

(5) 進め方の手順

おわりに

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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