機械学習（MTシステム）を用いた予知保全・異常検査・製品検査【提携セミナー】

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☆異常時の原因診断が可能な“ホワイトボックス型AI”として活用されるMTシステムについて、

基礎から具体的な活用方法まで丁寧に解説する

機械学習（MTシステム）を用いた

《ホワイトボックス型AI「MTシステム」の基礎と導入手順とそのポイント》

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

人工知能（AI）あるいは機械学習には様々な手段が提供されており、MTシステムは異常時の原因診断が可能な“ホワイトボックス型AI”として、ものづくりの様々な場面で活用されています。

MTシステムは処理の軽快さと異常検出感度の高さなどの利点もあり、生産設備の予知保全や検査問題などに適しています。時系列データなど波形データの処理性にも優れ、溶接工程の監視から医療機器、ロケットの自律診断といった予知保全の問題、また製品検査や画像検査などにも広く適用されています。

本セミナーでは、深層学習と対比しながらMTシステムの考え方から現場への具体的な利用方法まで丁寧に解説します。

◆　習得できる知識

◆　必要な予備知識

予備知識は必要ありません。
基礎から段階を踏んで解説いたします。

アングルトライ(株)　代表取締役　手島昌一氏

１．IoTとAIとMTシステム
1-1. 人工知能（AI）の種類とそれぞれの特徴
1-2. AIの応用分野と使い分け
1-3. 課題解決のための要素とそれぞれの関係

２．MTシステムの各計算手法と特徴
2-1. MT法とその特徴
2-2. RT法／T法(1)／標準化誤圧法／多重単回帰（MSR)とそれらの特徴

３．特徴抽出技術
3-1. 文字パターンの特徴抽出（変化量・存在量など）
3-2. 波形パターンの特徴抽出（変化量・存在量・開始点・終了点など）
3-3. 画像データの特徴抽出

４．MT法の適用手順とポイント
4-1. 文字認識を例として
4-2. 振動波形・時系列データを例として
4-3.異常時の原因診断

５．応用事例　
5-1. 機器自動点検への応用（イプシロンロケット自律点検の例）
5-2. 異音・振動異常検査への応用
5-3. 画像検査・外観検査への応用
5-4. 設備予知保全への応用

６．MTシステム導入のためのソフトウェア
6-1. 入門用ソフトウェア
6-2. 応用ソフトウェア
6-3. 計算ライブラリ

未定

未定

未定

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