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異常検知システムを実務に活用するための

機械学習MT法による異常検知システム構築に必要な信号処理技術と応用例
~品質工学MT法によるFFT重心監視技術の習得~(PC演習付き)


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エレクトロニクスソフトウェア化学機械

MT法という機械学習による監視により音響や振動の変質をとらえる異常検知システムの原理・使い道・使い方,信号処理技術,
 関連する統計学,信号処理ソフトウェアの使い方についてPC演習や事例を交えて解説する特別セミナー!!

講師

アマノ株式会社 タイム開発部 主幹 鈴木 真人 先生
  著書:「試して究める!品質工学MTシステム解析法入門」日刊工業新聞刊 等6冊

日時
会場

連合会館 (東京・お茶の水)

会場案内

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受講料
1名:48,600円 同時複数人数申込みの場合 1名:43,200円
テキスト

受講概要

受講対象

 ・製品・商品の企画、開発、設計のご担当者 特に製品のIoT化を検討されている方。
 ・工場、生産部門で設備保全、工程管理、品質管理を担当されている方
 ・信号処理技術を修得されたい方

予備知識

 Excelを使った経験がある方(さわった程度でもかまいません)
 その他、統計学、品質工学、信号処理技術に関する知識は一切不要です。確実に理解できるよう、丁寧に解説いたします。

習得知識

 1)MT法をつかった異常信号検知技術の原理と使い道、使い方を修得できます。
 2)MT法の考え方や原理を修得できます。
 3)一般的な信号処理技術(周波数解析、デジタルフィルタ処理、自己、相互相関関数、周波数応答特性)に関する
  基礎知識と使用上の注意点を修得できます。
 4)MT法や信号処理を理解するうえで必要になる統計学の基礎知識が修得できます。
 5)すぐに信号処理技術を実施できる信号処理ソフトウェアの使い方を修得できます。

持参品

 できれば光学ドライブのついたPCをご持参ください。

講師の言葉

 昨今、IoTということばが喧伝されています。いろいろな製品をインターネットに接続することで、ユーザーの利便性が
向上するだけではなく、むしろ、企業にとって多くのメリットがもたらされます。たとえば、製品の保守・管理の時期や、
消耗品の販売機会を的確に把握でき、積極的な営業活動に結びつけることができるようになるからです。
 しかし、IoTはもっと大きな利益をもたらす可能性をもっています。劣化にともなう製品の変質が故障として顕在化する前に
検知できて、それを企業に通報できるようなしくみが構築できれば、電話対応やクレーム対応部門の人員を大幅に
削減できるようになるからです。
 そのためには、製品が発する変質の予兆を、音響や振動の信号を観測し、解析することで早期に敏感、かつ、信頼性高く
とらえる必要があります。
 今回、講師が考案した周波数分析結果の重心を品質工学の判別手法であるMT法という機械学習により監視することで、音響や
振動信号のわずかな変質をとらえることができるようになります。
 もちろん、一般的な設備保全のための診断や、工程管理、製品の品質管理にも使うことができます。
 この技術自体の原理や信号処理技術だけでなく、MT法や関連する統計学もあわせて習得していただけるようにセミナーを
構成しています。 
 また、この技術の原理を体験できるシミュレータや、PCのマイクロフォンジャックで信号を収録し、それを解析できる
信号処理ソフトウェアを無償で提供します。これらの使い道、使い方もあわせて解説いたします。
 ※参考:セミナー内容に関連する実験映像(缶詰の中身判別技術)をyoutubeにアップしておりますのでご覧戴ければ幸いです。
  https://youtu.be/OBmLAF1-tvc

プログラム

1.異常信号検知システムとは
 1・1 まず、こちらの映像をご覧ください
 1・2 異常信号を検知するために必要な知識と技術について
2.機械学習:MT法の原理
 2・1 幸福な家庭と不幸な家庭:アンナ・カレーニナ冒頭の一文
 2・2 不幸をはかるものさしをつくる
 2・3 マハラノビス距離とマハラノビス平面
 2.4 多次元への展開
 2・5  MT法の実際:モーターの品質評価
 2・6  ビッグデータやIoTとのかかわり
 2・7  MT法の制約事項
3.信号処理とMT法を理解するために必要な統計学の基礎知識
 3・1 母集団とサンプリング
 3・2 基本統計量
 3・3 正規分布とカイ2乗分布
 3・4 分散の加法性と中心極限定理
 3・5 相関
 3・6 回帰について
4.信号処理技術で必要になる情報
 4・1 信号について
 4・2 信号を分類すると
 4・3 信号処理とは
5.フーリエ変換による周波数解析
 5・1 フーリエ変換とは
 5・2 DFTとFFT
 5・3 サンプリング定理
 5・4 窓関数
 5・5 結果の見方
 5・6 FFTの使い道と使い方
 5・7 STFTとは
6.フィルタ処理
 6・1 フィルタの種類
 6・2 ローパスフィルタの原理
7.自己相関関数と相互相関関数
 7・1 相関と相関関数
 7・2 自己相関関数の演算原理
 7・3 相互相関関数の使い道と使い方
 7・4 リサージュ図形
8.周波数応答特性
 8・1 周波数応答特性とは
 8・2 インパルスハンマによる試験
 8・3 音響化したチャープ信号をつかう
9.信号集録に必要な資材
10.信号処理とMT法を連携する
 10・1 FFTの重心をMT法で監視すると
 10・2 シミュレータで信号監視を体験する
 10・3 MT法をつかった信号監視技術を活用するために
11.信号解析装置をつかう
 11・1 ソフトウェアの概要
 11・2 演習1 プリンタ 異音の原因を探る
 11・3 演習2 周波数応答特性の検査(インパルスハンマの事例)
 11・4 MT法をつかったFFT重心監視による異常信号の検出原理
 11・5 ブザーの品質評価
 11・6 その他の教材
12.その他の実施例と質疑応答
 12・1 物体検出の実例
 12・2 VW個人認証技術
 12・3 缶詰の中身判別

講師紹介

【略歴】
 1958年 静岡県生まれ
 1982年 芝浦工業大学 工学部 機械工学科 卒業
 同年  アマノ株式会社入社
  以後、同社にて、タイムレコーダ、駐車場管理機器、集塵機、清掃機、電解水生成装置、デジタルタイムスタンプ、
  電子書名等の商品ならびに技術開発を担当。
 2009~2010年 産業技術大学院大学 客員研究員(テーマ 最適化技術研究)
【著作】
「バーチャル実験で体得する 実践・品質工学」 日刊工業新聞 2007
「試して究める!品質工学 MTシステム解析法入門」 日刊工業新聞 2012
「めざせ!最適設計 実践・公差解析」 日刊工業新聞 2013
「今度こそ納得!難しくない品質工学」 日刊工業新聞 2016 
「独習!信号処理」 秀和システム 2017
「これで納得!即実践!分散分析と実験計画法」 日刊工業新聞 2018
「品質工学のススメ」 EDN Japan 2009 7月号
【論文】
「自動搬送車のための音源探知技術の最適化」品質工学会 2010
「自動搬送車のための音響誘導技術の最適化」品質工学会 2011

「開発・設計における品質工学の有用性について」
 2010 3月 産業技術大学院大学 紀要第3号
「品質工学における回帰寄与率SN比の提案」
 2010 12月 産業技術大学院大学 紀要第4号
「品質工学MTシステムを用いた筆圧情報による本人識別」
 2012 2月 産業技術大学院大学 紀要第5号