製造業関連情報総合ポータルサイト@engineer
WEB営業力強化支援サービスのご案内
研究・技術・事業開発のためのセミナー/書籍 サイエンス&テクノロジー
イベント

9/15 事例から学ぶ産業現場のAI異常検知・予知技術【入門】

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • @engineer記事クリップに登録
エレクトロニクス 化学・材料  / 2026年08月21日 /  化学・樹脂
イベント名 事例から学ぶ産業現場のAI異常検知・予知技術【入門】
開催期間 2026年09月15日(火)
10:30~16:30

【見逃し配信の視聴期間】
開催翌営業日から7日間[9/16~9/25中]を予定
※動画は未編集のものになります。
※視聴ページは、開催翌営業日にマイページへリンクを設定します。
※会社・自宅にいながら受講可能です。

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

■配布資料
PDFデータ(印刷可・編集不可)
※開催2日前を目安に、主催会社様HPのS&T会員マイページよりダウンロード可となります。
会場名 【Zoomによるライブ配信セミナー】アーカイブ(見逃し)配信付き
会場の住所 オンライン
お申し込み期限日 2026年09月15日(火)10時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

事例から学ぶ産業現場のAI異常検知・予知技術【入門】

~各種判定手法の原理イメージと実践事例20選~

受講可能な形式:【ライブ配信(見逃し配信付)】のみ

受講料(税込):55,000円

\お得な割引キャンペーン実施中!/
詳細・お申し込みは「お申し込みはこちらから」よりご確認ください。

【オンライン配信】
ライブ配信 ►受講方法・接続確認(申込み前に必ずご確認ください)
アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認(申込み前に必ずご確認ください)

セミナー視聴はマイページから
お申し込み後、マイページの「セミナー資料ダウンロード/映像視聴ページ」に
お申込み済みのセミナー一覧が表示されますので、該当セミナーをクリックしてください。
(アーカイブ配信は、配信日に表示されます。)


振動・画像・各種時系列データなど、自社の製造現場で取得できるデータは、
どのようなAI・機械学習手法で異常検知・予知に活用できるのか。
摩耗限界予測、折損予兆検知、機器電源停止の事前予知、配線ゆるみ検知、スポット溶接異常検知、画像による異常検知、
コンクリート練り混ぜ固さ予知、ひび割れ検出など、
産業現場での20の実践事例をもとに、各種判定手法を整理・体系的に解説。
異常検知から異常予知へと進化する技術の潮流を踏まえながら、
自社で保有するデータに適したAI・機械学習手法を具体的に考えていくための道標となるセミナーです。

講師

N研究所(株) 代表取締役社長 / 元岐阜大学 工学部 電気電子情報工学科 教授 
博士(工学) 蜷川 忠三 氏

[専門]
機械学習,電力工学,制御工学
[略歴]
米国University of Washington大学院卒。三菱重工業技監,岐阜大学電気電子工学科教授,スマートグリッド講座特任教授を経て,現在研究受託会社N研究所(株)代表。博士(工学),NEDO有識者委員,電気学会スマートグリッド技術委員会(SGTEC)委員,元日本冷凍空調工業会パッケージエアコン技術委員長。
[執筆]
和英専門書9冊,学術論文110編。
代表著書は,「AI時系列制御解析」(コロナ社),「仮想発電システムの構築技術」(オーム社)等。
「分散型ビル空調IoT・AI制御」(技報堂出版,2021年)

セミナー趣旨

近年AI機械学習がITから産業へ広がってきて,産業設備や製造現場における保全管理などに応用が急増しています。巷にはAI機械学習のハウツー本や開発ソフトがあふれていますが,なりより実際に現場に実装した事例を知ることが重要です。しかし,これまでの書籍やセミナーでは,実際の事例を広くサーベイして,AI機械学習手法別に整理して紹介するものは少ないと思います。
 統計・機械学習・AIの手法別と振動・画像・時系列のデータ表現別に我が国の産業現場への実践例を150例文献調査してその中から20例を紹介します。最初に,各手法に分類してそのしくみを直感的に解説したあと,具体的な工場現場や産業設備などへの実践例に対応させて説明展開します。その結果,単に他者事例を知るのみならず,受講者がもつ各課題に最も合う手法とデータ表現へのヒントが得られることを狙いとしています。
 本セミナーの重要な視点は,定番手法・アルゴリズムが,どのように産業現場の様々な異常現象や時系列データに対して適用されているかを関連付けることです。それにより,類似するAI機械学習応用事例の中から実現可能なケースとして受講者が自己の課題にタックルする勇気を持っていただくことです。
 もう一つの重要な視点は,異常検知から異常予知への進化です。このセミナーでは,なるべく予知を目指した事例を多く含めました。最後に,生成AIのTransformerニューラルネットの最先端予知事例を紹介します。魔法のように未来を予言できませんが,予兆がどの時点でどこのデータ部分で始まったのかを定量化できるAttention値なるものを紹介します。
 講師は,メーカ技術者,大学教授,コンサルと長年にわたり統計,機械学習,AI応用の実務経験があります。各種手法を分類して原理しくみと現場適用との魔の川を渡った豊富な経験を通じて,これから試してみようとする現場技術者に寄り添い,実践試行する勇気をもってもらえる入門コースです。

セミナー講演内容

1.産業現場の異常検知・予知
 1.0 異常検知・予知の基礎
 1.1 産業現場データの現実
 1.2 手法の分類:統計解析・機械学習・AI学習

2.統計判定
 2.0 統計判定の基礎
  例 01 重回帰による電動プレス型エッジ摩耗の限界検知 
  例 02 マハラノビス距離によるエンドミル工具の摩耗予測
  例 03 ガウス過程回帰による機器電源停止の発生事前予知

3.画像判定
 3.0 ニューラルネットの基礎
  例 04 基本ニューラルネットによる部品組込み異常検知 
  例 05 画像CNNによるアルミホイール微細鋳巣検知
  例 06 基盤画像モデルによる樹脂線材の断面異常検知
  例 07 画像と負荷によるコンクリート練り混ぜ固さ予知

4.周波数判定
 4.0 周波数判定の基礎
​  例 08 音波の深層学習による土木掘削ドリル折損予兆検知
​  例 09 微細放電電流スペクトルによる機器電源配線ゆるみ検知
​  例 10 特徴周波数抽出による押出成形機ギア摩耗限界予知
​  例 11 振動加速度のTree分類によるスポット溶接異常検知

5.履歴判定
 5.0 時系列ニューラルネットLSTMの基礎
​  例 12 LSTMによる設備例外運転の発生予測
​  例 13 LSTM/AEによるコンベア駆動異常予知
​  例 14 LSTM/AEによる建機油圧異常予知

6.波形判定
 6.0 波形切り出しの基礎
​  例 15 shapelets法によるエレベータ開閉異常検知
​  例 16 Discord法によるバルブ開閉電流異常検知
​  例 17 トルク波形深層学習による射出成型機リング摩耗予知

7.出現判定
 7.0 Transformerニューラルネットの基礎 
​  例 18 Transformerによるオフィス空調負荷の特異日検知
​  例 19 Transformerによる路面画像系列から凍結直前予知
​  例 20 Attention機構によるコンクリート壁面ひび割れ検出

8.まとめと質疑応答

※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」(遷移先WEBサイト)よりご確認ください。

※満席・日程終了などで参加が難しい場合は、下記「お問い合わせ」ボタンより再開催のリクエストを承っております

サイト内検索
ページカテゴリ一覧
新着ページ
月別ページ