8/31（金）港区「デモと事例を通して学ぶ！機械学習を用いた状態監視システム導入の流れ」

機械学習を活用した工場のスマート化が注目されており、その代表的なアプリケーションの一つとして機械設備の予知保全があります。昨今、国内では様々な事例が公開され始めており、状態監視への取り組みを開始している企業が増えています。ところがプロジェクトの成果が思うように出ないケースが多発しています。その原因を計測器メーカの視点から、市場で実際に起こったことを具体例に上げながら体系的に解説します。

昨今、製造業におけるIoT化のトレンドにより、機械学習の導入に注目が集まっています。しかしながら、製造業への応用に際しては、幅広い知識が必要なことから、導入検討者にとっては感覚をつかむことが難しい状況にあります。そこで、本セッションでは、回転機械の状態監視を例に上げ、計測から機械学習の実装までの流れを基礎から説明します。

前半より引き続き、回転機械の状態監視を例に上げ、計測から機械学習の実装までの流れを基礎から説明し、機械の診断システムの開発プロセスを疑似体験していただける内容となっています。本セッションで学んでいただく内容は、機械の異常検知や原因診断だけでなく、品質検査や官能試験の自動化など、自動テスト・計測分野への応用も可能です。

エッジコンピューティングのために設計されたHPE Edgelineシステムの海外、国内の具体的な事例、ユースケースをご紹介いたします。いろいろなケースをご紹介することにより、エッジコンピューティングのメリットが皆様のアイデアと結びつき、製造現場にあらたなイノベーションをもたらすことを信じています。

「IoTが流行しているが、具体的にどうしたら良いのかわからない」というご相談を頻繁にお受けします。その背景として「計測と解析の経験が無い」、「人間の感覚に依存している検査を自動化したい」、「データはあるがどう活用したらいいのか分からない」という課題を伺うことが数多くあります。本セッションでは、インダストリアルIoTの主要アプリケーションである「オンライン状態監視/予知保全システム」を取り上げ、国内での導入事例を複数交えながら、システム導入時の課題と解決事例に関して解説します。そして受講者の皆様がIoT化のために何から取り組むのが良さそうなのか、具体的なイメージを持って頂けるように説明します。