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コース概要
製造業におけるAI入門
- スマート製造およびIndustry 4.0のトレンド
- オペレーションにおけるAI活用ケースの概要
- 主要パフォーマンス指標およびKPI
データ収集と準備
- 製造業のデータソース（センサー、PLC、MES）
- 時系列データのクリーニングとフォーマット
- PandasおよびJupyterを用いた前処理
記述的アナリティクスと診断的アナリティクス
- データ探索と可視化
- 相関分析と根本原因の特定
- Power BIを用いたカスタムダッシュボード
プロセス最適化のための機械学習
- 教師あり学習と教師なし学習
- パターン発見のためのクラスタリング
- 予測のための回帰分析と分類
予知保全と品質管理のためのAI
- アノマリ検出と予測アラート
- 故障予測モデル
- モデルのインサイトによる製品品質の向上
リアルタイムアナリティクスとフィードバックループ
- ストリーミングデータとリアルタイム処理
- SCADA/MESシステムとの統合
- 自動的なプロセス調整のためのフィードバック
ケーススタディとキャップストーンプロジェクト
- 実世界のデータセットのハンズオン分析
- 最適化モデルの設計と検証
- AI駆動型改善計画の最終発表
まとめと次のステップ
要求
- 製造プロセスまたはオペレーション管理に関する理解
- データ分析またはExcelベースのレポート作成の経験
- プログラミングまたはスクリプティングの基本的な知識
対象読者
- プロセスエンジニア
- プラント監督者
- リーンシックスシグマプロフェッショナル
21 時間
