製造業における「人工知能」の基礎・学習データ最小化ノウハウと《自動設計・仮想検査・未知の異常検知》への応用入門

１．人工知能活用による事例概要
２．人工知能技術の概要
３．ニューラルネットワークモデル構築の実演
４．【事例１　ニューラルネットワークモデル活用】設計、材料、生産条件を統合した現実さながらの予測式構築と自動開発技術（開発実験環境の仮想化、レシピジェネレーター技術）【毎年繰返し行っていた電磁石コイルの開発を、設計条件と生産条件を合わせてパソコン上で自動開発を可能にした事例を解説】
５．【事例２　ニューラルネットワークモデル活用】加工状況データから加工品質を推定する検査機レス検査技術（仮想検査技術、センサレスセンシング技術）【溶接の抜取り破壊検査工程を、溶接と同時に溶接強度を推定し、全数検査と量産品質トレンドや設備状態のモニタリングを可能にした事例を解説】
６．【事例３　MTシステム活用】未学習の未知異常検知技術（異常モニタリング、予防保全技術）【事前に学習できない未知の異常・不良を検出したい場合の対処方法を、エンジンの異常音など、
聴感による人的官能検査工程を自動化した事例を元に解説】
７．全体質疑応答

https://www.thplan.com/seminar/47003/