セミナー

一歩先の異常検知・予知保全 ~製造現場での各種センサーデータ活用~

開催地:
東京都、千代田区
会場:
秋葉原 UDXギャラリー 4階 Next-1
日付:
2017年6月2日
時間:
13:30 – 17:10

概要

IoT関連技術の発展によりセンサーデータの活用がますます盛んになっています。その中でも、産業機械の稼動状況の診断や製造過程の異常の自動検出を始めとして、異常検知技術の適応範囲がますます広がっています。さらに、事前に故障を予測し故障そのものの発生を回避することでメンテナンスコストの削減が期待されており、予知保全の枠組みも研究が進みつつあります。
本セミナーでは、画像や設備稼働データによる異常検知・予知といった、更なる現場改善につながるソリューションをご紹介します。

ハイライト

  • 工数削減につながる画像検査・認識技術の活用法
  • 予知保全を可能にするデータ・モデル活用
  • IoTの実現に向けた、センサー、音、画像データの活用

参加対象者

    MathWorks製品の予備知識は必要ありません。本セミナーは以下のような方に最適なセミナーです。
  • 画像や振動などセンサーデータの活用をお考えの方
  • 製造ラインの検査工程や設備の異常検知を自動化されたい方
  • 異常を事前に検知する手法に興味をお持ちの方
  • 信号処理・画像処理に興味をお持ちの方
  • 機械学習を製造現場で活用したい方

アジェンダ

時間 タイトル
13:00 受付開始
13:30-13:40 ご挨拶/イントロダクション
MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部 井上 道雄
13:40-14:40 工数削減につながる画像検査・認識技術の活用法
従来、人が目視で行っていた検査を、画像処理・コンピュータビジョン技術を用い自動化する取り組みが進んでいます。本セッションでは出荷前の不良検出、目盛りの読み取り、印字チェックといった生産現場で利用できるプログラム例に加え、監視カメラでの侵入者検出とお知らせ機能の構築、短いコーディングで始められるディープラーニングによる認識などを最新機能のデモンストレーションを交えてご紹介します。
14:40-14:55 休憩・デモ展示
14:55-15:55 予知保全を実現するデータ・モデル活用
機器の信頼性向上や新たな予知保全サービスの提供に向け、MATLABの機械学習機能を使った産業機械の交換時期を見積もるワークフローをご紹介します。加えて、故障予測モデル作成において重要となる故障発生時データが入手困難な場合に有効な、物理モデルを使用したシミュレーションにより必要なデータを生成する Model-driven アプローチもご紹介します。MATLABを使用した故障予測アルゴリズムの既存システムへの統合方法についても言及します。
15:55-16:10 休憩・デモ展示
16:10-17:10 IoTの実現に向けた、センサー、音、画像データの活用
機械学習を活用した工場設備やインフラ環境の故障検知を実施する取り組みが進んでいます。学習の対象となる代表的なデータには、画像信号、音声信号、その他各種センサー信号があげられますが、認識や検出の精度を確保しながら、センサーデバイスの消費電力や通信帯域を考慮した最適なシステムを実現するには、「効果的な特徴量の抽出」が重要なポイントとなります。本セッションでは、センサーデータをはじめとする各種題材について、特徴量の抽出や、それに伴う前処理等、機械学習に応用される各種信号処理機能を中心に、実際のシステムを構築するために必要な関連機能についてご紹介します。