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AI予知保全の事例を、
設備・品質・成分などケース別に紹介

予知保全にAIを活用することで、これまで見逃していた機器の故障や部品の交換時期を予測し、
メンテナンスコスト削減やダウンタイム短縮を実現することができます。

本セミナーでは、実際の製造現場で観測したデータから予知保全を実現した事例を
「設備劣化」「品質不良」「成分異常」「部品劣化」のケース別に４つご紹介します。

導入プロセスも解説しますので、ぜひ自社の予知保全活動にお役立てください。

こんな方にオススメです

  •  AIを活用した予知保全事例を知りたい
  • 故障を事前に予測してドカ停を減らしたい
  • 部品の交換時期を把握して在庫を最適化したい
  • 点検回数を減らして保全担当者の負担を軽減したい
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本セミナーでわかること

  • ・AI予知保全の事例
  • 　・設備劣化
  • 　・品質不良
  • 　・成分異常
  • 　・部品異常
  • ・AI予知保全の運用ステップ(必要なデータ、PoCについて等)
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登壇者

山戸　辰彦
システムインテグレーション本部
3Dエンジニアリングソリューション部　部長

AI予測・因果探索・予知保全ツール「NTech Predict」の開発責任者。
20年以上CAD/CAMの研究開発を行いながら、10年以上データサイエンスに携わる。
開発した突起検出ツールは特許取得。
数億ポリゴン超のデータも軽快に表示操作できる「3DViewer」の開発責任者も務める。

森川　利啓
システムインテグレーション本部　営業部　課長

前職は機械設計を担当。ニュートラル株式会社設立と同時に入社し、現場知識を活かしてSI営業として従事。
2019年より営業部の課長としてNTech Predict販売チームをマネジメント。

開催概要

日時
2023年11月9日(木)13:00-14:00
会場
Zoom(お申込み後、視聴URLを送付いたします。)
参加費 無料
お申し込み方法
当ページのお申し込みボタンよりご希望の日時を選択、お申し込みください
注意事項
 ※プログラムは変更となる場合がございます。
※ご登録内容が不明確の方は参加をご遠慮いただく場合がございます。
お問い合わせ先 ニュートラル株式会社　セミナー事務局　畔上
TEL： 052-857-0381　受付時間／9:00-18:00(土日祝日を除く)
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