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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
お客様の声 (2)
全体的に
Daniele Donzelli - ITT ITALIA S.r.l.
コース - CANoe for CAN Compact Training
機械翻訳
PLCの基本知識
Bartosz - Phillips-Medisize Poland
コース - Introduction to OMRON PLC programming
機械翻訳