設備・機械の異常を未然に防ぐ！製造業向け異常予兆検知AI解説ウェビナー

工場やプラントなどの製造現場では、ベテラン担当者の経験や勘に依存した点検、異常の見逃し・初動遅れ、センサーデータや設備ログの活用不足、保全業務の負荷増大など、データ活用・AI/DXに関するさまざまな課題があります。

本ウェビナーでは、AI関連技術特許を多数保有する株式会社メロン 取締役CTO 本田崇人氏が、温度・圧力・振動・電流などのセンサーデータを活用した「異常予兆検知AI」について解説します。

異常予兆検知AIの基本的な考え方から、故障データがない場合の始め方、時系列解析による異常パターンの捉え方、製造現場での開発事例・デモまで、設備・機械の異常を未然に防ぐための実践的なアプローチを紹介します。

突発的なライン停止や品質不良、点検・修理コストの増大を防ぎたい製造業の方に向けて、センサーデータを予知保全に活かす具体的なヒントが満載のウェビナーです。

ぜひお気軽にご参加ください。

【本ウェビナーで学べること】

• 製造現場における設備保全の課題と、センサーデータを活用した異常予兆検知AIの基本
• 故障データがない場合でも、正常データや時系列データから異常の兆候を検知する考え方
• 製造業での開発事例・デモを通じた、ダウンタイム削減、品質安定化、保全コスト削減への実践的な進め方
• 保全業務以外でのセンサーデータ活用方法・導入事例　etc…

参加申し込みはこちら（無料）

こんな方にオススメ！！

• 製造現場の突発停止や設備故障を未然に防ぎたい方
• センサーデータや設備ログを活用し、予知保全に取り組みたい方
• 故障データが少なく、異常検知AIの導入に踏み出せていない方
• 点検の属人化や異常の見逃し、初動対応の遅れに課題を感じている方
• ダウンタイム削減、品質安定化、点検・修理コスト削減を目指す製造業の方
• 製造現場・工場の保全業務やDX推進をご担当されている方
• 自社製品・プロダクトへ故障予測機能を開発し、実装したい方

ウェビナー概要

本ウェビナーの開催概要は以下の通りです。

ウェビナー登壇者

熊本大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了。博士（工学）。ビッグデータ解析、特に時系列解析技術について研究。日本学術振興会特別研究員(DC1)、大阪大学産業科学研究所特任助教を経て、東大発AIベンチャーに参画し、上場を経験。
その後、メロンを共同創業し、取締役CTOに就任。熊本大学や上智大学の非常勤講師としてAIの教育にも携わる。
基礎研究のみならず、社会実装に重きを置き、AIのモデル設計から開発、システム導入・実装、内製化支援までを経験。トヨタ自動車、富士通研究所、電通デジタル等数々の企業との共同研究を実施。 KDD, ICDM等トップ国際会議への採択、受賞、国内外技術特許も多数取得。

ウェビナーモデレーター

BizTech株式会社（AI Market運営）
代表取締役　森下 佳宏

新卒でITベンチャーに入社後、インターネット広告営業、アドテク開発、モンゴル開発拠点設立、クラウドソーシングサービス、AI-OCRサービス立ち上げ等を行う。
2019年にBizTech株式会社を設立し、AI会社選定支援サービス「AI Market」を立ち上げ。これまでに累計1,000社以上のAI導入に関する支援を行う。累計参加8,000人以上参加のAI Market Conferenceなどの大型イベントも手掛ける。AIシステム開発PM歴8年以上。

★記載されている会社名および製品名は、各社の商標または登録商標です。

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