時系列データのAI分析の流れをキャッチアップ

常に生産性の向上や品質の保証が求められるものづくり現場。設備の不具合または故障などをいち早く検知したり、不良品発生などのトラブルを防ぐため、AIを活用した取り組みが加速しています。

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、従来の閾値ベースの仕組みではなく、AI技術を活用して未知の異常を検出し、「要因分析アプリ」では異常の発生要因を分析することができます。

本ウェビナーでは、AI技術を活用した時系列データの分析事例をご紹介した後、その中から以下2つの事例をピックアップし、実際の画面とデータを使い異常検知モデルの作成・分析手法について、デモを交えながら解説します。

• プラント設備の故障予兆検知
• 自動車部品製造の射出成形工程における不良要因分析

開催日時

• 2023年2月22日（水）17:00〜17:40

アジェンダ

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