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PHMを取り組む方に向けた実践的な教育講座「PHM人材育成講座」ご案内

一般的なデータサイエンティスト育成講座にはない
PHM(Prognostics and Health Management) 向けの独自カリキュラム

【ねらい】
「PHM(寿命予測と健全性管理)」という、いわゆる「故障予知」を含むこの概念の下、世界では産学官連携を含め、積極的な取組が進んでいます。 しかしながら、日本においては商業マーケティング向けデータ分析の活況と比べ、特に工業製品や生産設備の故障 予知・生産性向上に向けたデータ分析技術の適用は各社様において苦戦されているのが実態ではないでしょうか。 本講座では、製造業におけるデータ活用に必要な知識の提供を目的として、機器や設備の保全に必要な信頼性 工学の予備知識、データ獲得と前処理、異常検知、故障診断、および寿命予測について解説します。

【講座の特長】
システム健康管理に必要な広範なモデルベース、データ駆動の方法論の全体像を理解できる。ビジネス理解、センサーデータの獲得と前処理、異常検知、データの前処理、故障検知、故障診断、故障予知 にいたる機器データ分析プロセスの全体像を理解できる。

【受講対象】
製造/サービス業における保守・生産・品質管理・設計など部門でデータ活用に携わる方 ・製造業への応用に興味をもつマーケティング系のデータサイエンティスト・IT技術者

【想定する予備知識】
大学の教養課程レベルの確率・統計

【講師】
今村 誠 氏 東海大学情報通信学部 教授

◆講師プロフィール
京都大学大学院工学研究科数理工学専攻修士号取得。三菱電機株式会社に入社後、 自然言語対話、製造業向け文書管理、Webマイニング等を経て、予知保全や生産性向上のための データ分析技術の研究・開発に従事。2016年4月より、東海大学情報通信学部組込みソフトウェア工学科教授。 情報処理学会論文賞(2006年)受賞など、複数の学会賞を受賞。PHM Society Asia-Pacific Co-Chairメンバー。

【プログラム】
(※プログラムは変更させていただく場合があります) 時間: 10:00 – 17:00
1. 背景
機器モニタリングで得られたデータの分析が注目されている背景を説明し、 データ活用の意義を解説する
2. PHM入門
従来の設備保全のための信頼性工学の基礎知識を概観し、センサーとデー タの活用をより強調した信頼性工学をベースとする学問分野であるPHMや SHM(Systems Health Management)の概略を解説する
3. PHMの方法論
伝統的な信頼性工学の故障物理アプローチを起点とするモデルベースアプ ローチと、近年注目されているデータ駆動アプローチについて説明する
4. データ獲得とデータ前処理
どこにどのようなセンサーをつければよいか、また、センサーから得られたデータを 分析で使えるようにするための前処理には、対象やセンサーの特性を考慮し た対処が必要になる。本章では、センサーの選択やセンサーデータの前処理 について解説する
5. 異常検知
異常検知モデルの構築ステップや評価方法、モデル化手法について解説する
6. 故障診断
故障物理とはそもそも何か、故障メカニズムからその関係モデルについて解説 する
7. 故障予測
寿命予測とは何か、寿命予測を物理ベースアプローチ・データ駆動アプローチ 両方からの分析に関して解説する

【受講募集数】
10名 (最小催行人数 5名)

【受講費用】
1名1日 37,800円(税込)

【開催日程】
定期開催
第一回 : 2018年 7月27日(金):済
第二回 : 2018年10月11日(木):済
第三回 : 2018年11月30日(金):満席、お申し込みありがとうございました。

※2019年度開催予定は随時更新させていただきます。

【開催場所】
株式会社電通国際情報サービス 品川本社
https://www.isid.co.jp/isid/company/access.html

【申込方法】
事務局 電通国際情報サービス インダストリアル・ビッグデータ営業推進部

g-industrial-big-data@group.isid.co.jp

まで講座参加の旨、ご連絡ください。 別途、参加申込書をメールにて返送しますので、必要事項を記入の上、再度メールにてお送りください。

【支払方法】
申込責任者様宛てに請求書を送付いたします。

【事務局】
株式会社電通国際情報サービス 営業推進本部 インダストリアル・ビッグデータ営業推進部

E-mail: g-industrial-big-data@group.isid.co.jp
TEL: 03-6713-6134