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(宇部情報システム) 未経験の設備トラブルを、早期に検知する ~異常データが不要な、AIによる異常予兆検知~

2022-06-07(火)14:00 - 14:55 JST
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【7月7日公開予定】


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本セミナーはWebセミナーです

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。

なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

AIによる異常予兆の検知に「関心のある企業」は63.6%

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。

AIによる異常予兆検知構築への様々な障壁

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。

様々な製造現場にジャストフィットしたAIによる異常予兆検知

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。

プログラム

13:45~14:00 受付

14:00~14:05 オープニング(マジセミ)

14:05~14:45 未経験の設備トラブルを、早期に検知する

14:45~14:55 質疑応答

主催

株式会社宇部情報システム(プライバシー・ポリシー

協力

株式会社オープンソース活用研究所(プライバシー・ポリシー

マジセミ株式会社(プライバシー・ポリシー

当日会場アクセスに関するお問合せ

zoom@osslabo.com

セミナー事務局

マジセミ株式会社(プライバシー・ポリシー

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・講演企業の競合となる商品・サービスを提供している企業、同業の企業、及びそのグループ企業・関連企業の方
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※申込が多数の場合、弊社抽選にてご参加をご遠慮頂く場合がございますので、予めご了承ください。

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