お申込・ご参加ありがとうございました。
セミナーに関する資料は、セミナー開催報告ページで公開しています。
【7月7日公開予定】
ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。
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2019年にプラントメンテナンス協会が実施した調査によると、
AIによる異常予兆の検知に「関心がある」と回答した企業は63.6%にも上ります。
引用：https://www.jipm.or.jp/company/report/images/202004.pdf
実際に、設備の保全をAI化すると、
・膨大なデータを自動で集計できる
・保全に関する熟練の技術が不要になる
・熟練者の技術が形式知化でき、属人化を防げる
・メンテナンスの期間を最適化できる（状態基準保全化）
・製造ラインの緊急停止を避けられる
など、数多くのメリットがあります。
しかし、AIによる異常予兆検知構築にあたり、「異常データがない」、「ビッグデータが蓄積されていない」、
「構築手順が分からない」など様々な障壁があるのではないでしょうか？
また、構築後も、「誤検知が多い」、「現場で使われない」といった問題が発生しがちです。
今回ご紹介する「異常予兆検知システム構築サービス」は、様々な製造現場、お客様のニーズにジャストフィットする
AIシステム構築のため、事前分析から活用サポートまで一気通貫でサービス展開いたします。
「異常データがなくても」、「ビッグデータが蓄積されていなくても」構築可能で、
過去に経験したことがないトラブルでも検知できます。
今回のセミナーでは、
AI異常予兆検知システムの構築のキーポイントとして、
・データの準備・前処理
・アルゴリズムの選定
・アラートの鳴らし方
などをお伝えします。
AIを用いた異常検知を構築しようとしたけれど、具体的にどうやって導入したらいいの？と迷われている方に特におすすめです。
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