時系列データから始めるAI異常検知常に生産性の向上や品質の保証が求められる製造業においては、生産設備・機器を安定的に稼働していくことが欠かせません。設備の不具合または故障などをいち早く検知し、生産ラインの停止や不良品の発生などのトラブルを防ぐためには、従来の閾値ベースの仕組みではなく、AIを活用した予兆保全が求められます。
生産設備・機器には様々なセンサや機器を取り付けることができ、これらから計測値や制御パラメータの時系列データを取得することができます。異常検知ソリューションImpulseの「異常検知アプリ」ではこのような時系列データを使って、21,000モデル以上を稼働させてきた特許取得のAutoML機能で、直感的に異常検知モデルを作成することができます。
本ウェビナーでは、生産設備の時系列データを使った異常検知モデルの作成方法とその運用の仕方について、デモを交えながら解説します。
開催日時
アジェンダ
| 15:00〜15:30 | ・生産設備のデータを使った異常検知のポイント ・Impulseを使った異常検知プロジェクトの進め方 |
| 15:30〜15:40 | 質疑応答 |