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コース概要

Day 1: 09:00 - 16:00 (7h)

人工知能の基礎

  • AI、機械学習、ディープラーニングとは何か?
  • 学習の種類:教師あり学習、教師なし学習、強化学習
  • 産業におけるAIの神話と現実

スマート製造の文脈におけるAI

  • ファクトリーを「スマート」にするものは何か?
  • Industry 4.0および産業自動化におけるAIの役割
  • 基盤技術の概要(IoT、エッジコンピューティング、デジタルツイン)

製造業における主要な活用事例

  • 予知保全と設備の信頼性
  • 品質保証と異常検知
  • プロセス最適化と収率向上

データライフサイクルの理解

  • 産業データのセンシングと収集
  • データの準備と品質に関する考慮事項
  • データ駆動型意思決定の基本概念

 

Day 2: 09:00 - 16:00 (7h)

AIプロジェクトの計画と戦略

  • 高インパクトな活用事例の特定
  • 適切なチームの構築と成功指標の设定
  • 一般的な課題と軽減戦略

ケーススタディと産業応用

  • 自動車、食品、医薬品、重工業からのリアルワールドの例
  • デジタルトランスフォーメーションの旅からの学び
  • 成功要因と避けるべき落とし穴

スタートするためのロードマップ

  • AIイニシアチブを開始するためのステップ
  • テクノロジーの考慮事項とベンダー選定
  • 拡張可能性、倫理、そして労働力の適応

まとめと次のステップ

要求

  • 基本的な工業プロセスやプラント運営に関する理解
  • デジタルトランスフォーメーションや革新戦略への関心
  • テクノロジー採用に関する議論への慣れ

対象読者

  • 運用マネージャー
  • プラントのエグゼクティブ
  • 技術リーダー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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