産業用システム向けAI駆動型予知保全技術のトレーニングコース

予知保全技術入門

• 予知保全とは何か？
  
• 事後対応型・予防的保守との違いについて
  
• 実際の投資効果と業界における成功事例
  

データ収集および前処理手法

• 産業現場でのセンサー、IoTデバイス、ログ記録の活用方法
  
• 分析に適した形へデータを整備・クレンジングする手順
  
• 時系列データと故障状況の分類方法について
  

機械学習による予知保全技術

• 各種機械学習モデル（回帰分析、分類手法、異常検知など）の概要説明
  
• 設備故障予測に最適なモデルの選定方法
  
• モデル構築、評価指標および精度検証の仕方について
  

予知保全フローの全体設計手法

• データ取り込みから分析・アラート発信までの全プロセス構築法
  
• リアルタイム処理用クラウドプラットフォームやエッジコンピューティングの活用法
  
• CMMSやERPシステムとの統合技術
  

故障形態予測および資産健全度指標算出法

• 特定の故障パターンを事前に予測する手法
  
• 今後どれだけ使用可能かを示す「残存寿命（RUL）」の算出法
  
• 設備状態を視覚的に示すダッシュボード作成方法
  

可視化およびアラート発信システムの構築手法

• 予測結果や推移状況をグラフ等で分かり易く表現する方法
  
• 閾値の設定と適切なアラート発信システムの構築法
  
• 運用担当者が直ちに対処できる実践的な指示の提示方法について
  

最善事例とリスク管理策

• データ品質向上のための課題克服法
  
• 産業用AIシステムにおける倫理問題および説明責任の実現方法
  
• 組織全体での新技術導入時における変更管理手法について
  

総括および今後の取り組み案