【セミナー】設備トラブルを防ぐ！ 異常検知とAI予知保全ツールの違い 故障を予測し、点検コスト削減のためにできること

不良の原因を特定する「因果探索」とは？

製造・生産プロセスが複雑である場合、品質不良の原因を特定することは困難です。

しかし統計手法「因果探索」を使えば、多くの要因が絡み合っている場合でも、
データ間の因果関係を可視化することができます。
品質問題の原因を特定し、改善策の立案や配合量の調整などに繋げます。

本セミナーでは、現場でのユースケースを例に、因果探索の基礎からわかりやすく解説します。
AI活用法も紹介しますので、ぜひお気軽にご参加ください！

こんな方にオススメです

  • 生産技術・品質管理・研究開発を担当している方
  • 品質不良の原因を見つけたい方
  • AIを活用して不具合の原因を見つけたい方
  • 膨大なデータの関係性を見える化したい方
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本セミナーでわかること

Step.1
因果探索とは？基本を解説
因果関係から、因果推論との違いなど基本を解説します。
Step.2
品質不良を削減する活用例(ユースケース)
因果探索を活用するユースケースを解説します。
Step.3
因果探索の始め方・ノーコードツール活用法
導入ステップや、誰でも簡単に分析できるツールを使った分析方法を解説します。
Step.1
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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。

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
2024年5月15日(水)13:00-13:45
会場
Zoom(お申し込み後、URLをお送りいたします。)
参加費 無料
お申し込み方法
下部のお申し込みフォームよりご入力ください。
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　MAIL：info_ntech@neut.co.jp　受付時間／9:00-18:00(土日祝日を除く)
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