【書籍】工場・製造プロセスへのＩｏＴ・ＡＩ導入と活用の仕方（No.2055BOD）

工場・製造プロセスへの

ＩｏＴ・ＡＩ導入と活用の仕方

------------------------------------------------------------------------------  

◎既存設備を最大限に活用するためのIoT・AIの導入の仕方とは！！

◎すぐに動く！無駄がない！止まらない！スマート工場を実現するためのノウハウを大公開！！

■　目　　次                                                                                                    

第１章 工場における人手不足、長時間労働問題の現状とＩｏＴ・ＡＩへの期待
第２章 働き方改革の解釈と法制度
第３章 工場へＩｏＴ・ＡＩを導入するための説明・説得の方法
第４章 既存工場にＩｏＴ・ＡＩを導入するための、レイアウト変更の仕方
第５章 ＩｏＴ・ＡＩ導入工場でのデータ収集、統合と一元管理の方法
第６章 品質保証・品質管理向上にＩｏＴ・ＡＩを導入する方法
第７章 外観検査にＡＩ・ＩｏＴを導入する方法とポイント
第８章 ＩｏＴ・ＡＩ導入工場における故障予測のための異常検知システムの作り方
第９章 既存工場への協働・産業ロボット導入の方法
第１０章 技能伝承にＩｏＴ・ＡＩを導入し、活用する方法
第１１章 ＩｏＴ・ＡＩを活用したヒューマンエラー対策の方法
第１２章 ＡＩ・ＩｏＴ導入工場におけるセキュリティ対策の仕方

■本書のポイント                                                                                                  　　　　

こんなことに困っていませんか？？
　　　　　　　　　　　 課題の解決策を豊富に掲載！！

◆ＩｏＴ・ＡＩを導入し、効果的に活用したい！
◆セキュリティ対策できていない機器が多い、どうすればよい？
◆最少コストで加工不良を防止し生産性向上へ繋げたい！
◆目的に合ったセンサをどのように選べばよい？
◆効率よくデータ分析基盤の整備を進めるにはどうすればよい？
◆効果的にデータ収集したい！データを上手く活用したい！
◆不具合の要因分析や故障予測をしたい！
◆古い設備・機械のデジタル化の課題を解決したい！
◆ＮＧデータが少ないが、異常検知を行いたい！
◆ＡＩやＩｏＴを活用していくためにセキュリティを強化したい！

ＩｏＴ・ＡＩを活用した異常検知・予知保全！！

◆時系列モデルを活用する異常検知！
◆不良の予兆検知を実現する方法とは！
◆振動センサの選定方法と選定する上での重要なポイントは？
◆ディープラーニングの得意な分野と機械学習が適している分野は？
◆水増し、転移学習、少量データかつ短い学習時間で目的の識別精度を得る方法！
◆正常データのみを活用した異常検知の方法！

--------------------------------------------------------------------------------