開催主旨

　各種センサ類の低価格と、工作機械や周辺装置のIoT（Internet of Things）対応により製造まわりの大規模データの取得・蓄積が容易となっています。これに伴い、大規模データ分析を生産設備の故障予測や異常検知などに役立て、生産管理を組み合わせることで不良クレームゼロを達成している現場が見られます。こうした先進的な取り組みに倣い、中小・中堅企業においても同様の取り組みに着手する現場が増えています。
自社（自前）で取り組むにしても、AI・IoTベンダーと連携して取り組むにしても、故障予測の精度向上を期すためにはデータ分析にかかる知見が必須であり、現場技術者のデータサイエンスにかかる教育が求められます。
　本講座では、わが国初の滋賀大学データサイエンス学部の専門家が、IoT/機械学習による異常検知ならびに予防保全の進め方を体系的に解説します。異常検知の考え方から機械学習・統計による異常検知の各種手法、講師が指導した異常検知・予知保全と事例までを説明し、ハンズオンを通じて、これらの知識を身につけていただきます。なお、ハンズオンは講義内では実施方法を紹介し、提供するサンプルデータを用いて各自で取り組んでいただきます。
　滋賀大学データサイエンス学部は、トヨタをはじめ数百社に及ぶ国内企業への指導や共同開発の実績を上げており、本講座を通じて、これらの手法やノウハウを掴むことができます。

　ライブ配信セミナーでお申込みされた方は、オンライン配信ツールZoomを使い、出演者自身も自宅から出演いただく形式の「Home to Home」（H2H）セミナーとなります。ご視聴方法（参加用URL等）はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。