トレーニングの狙い
- プログラミング実習が中心のデータサイエンティスト育成講座とは異なるPHM向けの独自カリキュラムを準備。PHMに取り組みたい方を対象に、物理モデルアプローチとデータ駆動アプローチの両面からPHMを解説します。受講者は、PHMの技術体系を総合的に理解した上で、適切なアプローチで分析作業を実践することができる「PHM分析のリーダー」となる人材を目指します。
対象
- 製造/サービス業における保守・生産・品質管理・設計などの部門でデータ活用に携わる方やこれから活用しようと考えている方
- 製造業において開発・設計に携わる方
- 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の方
- PHMに関心のあるIT技術者の方
オンライントレーニング
-
- 機器のシステム健康管理に必要な広範な物理モデルベース、データ駆動の方法論の全体像を理解できる。
- データ活用におけるビジネス理解、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。
ビジネスシミュレーション研修
-
- 先進的にAI活用に取り組んでいる企業で活躍するデータサイエンティスト達の経験に基づいた、オリジナル研修プログラム。
- データサイエンティストとして実践で活躍する先達者が経験した、データ分析を活用した課題解決方法、重要なポイント、落とし穴などをワークショップを通じて体験。
PHMをビジネスに導入したいとお考えのみなさまに2つの講座を用意しています。
オンライントレーニング
PHM人材育成講座 理論編
オンライン受講でPHMの基本的な考え方を習得できる全5本の動画プログラム
予備知識
PHMに取り組もうと考えている方で、以下の知識を有する方
- 大学の教養課程レベルの確率・統計知識
- 大学の教養課程レベルの各種工学知識
価格
下部の「お問い合わせ／申し込み」ボタンよりご連絡ください。 折り返し、弊社よりご連絡差し上げます。プログラム
*受講をご希望の方は以下のお問い合わせ／申し込みボタンよりお進みください。
-
1. 背景 37:44
第四次産業革命とそれがもたらすビジネスモデルの変化を振り返りながら、製造業におけるデータ活用がもたらす意義について紹介
-
2. PHM入門 25:33
従来からの伝統的な保全の考え方と故障概念を再確認し、デジタルデータ時代に注目を浴びつつあるPHMという考え方およびその特長を紹介
-
3. PHMの方法論～ドメインモデルベースとデータ駆動～ 22:07
ドメインモデル/データ駆動それぞれに基づくアプローチ方法を説明し、メリット/デメリットを踏まえたうえで両者を組み合わせたハイブリッドアプローチを解説
-
4. センサーデータと前処理 21:21
PHMを行う上で大前提となるセンサーデータと、それを適切に扱うための前処理と呼ばれる対応について解説
-
5. 異常検知・故障診断・寿命予知 21:59
異常検知の各手法や、故障診断の肝となる故障メカニズム、寿命予知のモデルについて解説
ビジネスシミュレーション研修
PHM人材育成講座
実践入門ワークショップ
データ活用先進企業のデータサイエンティスト達の実体験に基づき独自に作成した教材による
実践的トレーニング
受講対象
- 保守・生産・品質管理部門でデータ活用に携わる方
- 製造業にて開発・設計に携わる方
- マーケティング系データサイエンティスト（応用として）
- PHMに関心のあるIT技術者
予備知識
- データ分析、統計、機械学習などの概要を理解している
- 以下のアルゴリズムをおおよそ理解(使いこなしは不問)している
– ロジスティック回帰分析、クラスター分析、時系列分析、主成分分析、頻度分析
データ分析業務の正しいアプローチを実務をモデル化したワークショップで体験
製造業で活躍するデータサイエンティストへのヒアリングに基づきプログラムを開発。彼らの体験を“追体験”できます。直接頭と手を動かすゲーム要素のあるワークショップで体感度アップ。翌日から早速実践可能です。
