コース概要

生成AIの概要

  • 製造業におけるAIの概要
  • 生成AIの原則
  • 実際の応用事例とケーススタディ

生成AIを活用した設計最適化

  • 製品設計と開発におけるAIの使用
  • ケーススタディ:実践的な生成デザイン
  • 製品設計の創造性と革新性の向上

予測保守

  • 設備保守予測にAIを実装する。
  • ワークショップ:予測保守モデルの構築
  • AIを使用してダウンタイムと保守コストを削減する。

品質管理の向上

  • 品質保証プロセスにおけるAIの適用
  • 演習:AI駆動の欠陥検出と分析
  • 機械学習アルゴリズムを使用した製品品質向上

データ分析と意思決定

  • 生産改善のためのAI生成洞察の解釈
  • グループ活動:データ駆動型意思決定シナリオ
  • AI出力をより理解しやすいようにデータ可視化を活用する。

製造システムへのAIの統合

  • 既存の製造ワークフローにAIを導入する戦略
  • パネルディスカッション:AI統合における課題の克服
  • 製造環境でAIを実装するベストプラクティス

制造業AIの将来の動向

  • 新興技術とその潜在的な影響の探求
  • インタラクティブセッション:製造業AIの未来への準備
  • AIの継続学習により先進性を保つ。

実践的なセッション

  • 生成AIツールを使用した手動プロジェクト
  • ピアレビューとグループプレゼンテーション
  • 最終プロジェクト:製造シナリオ向けの包括的なAI戦略の開発

まとめと次のステップ

要求

  • 製造エンジニアリングまたはプロセス改善に関するバックグラウンド
  • 基本的なAIと機械学習の概念に関する知識
  • Pythonを含む基本的なプログラミングスキル

対象者

  • 製造エンジニア
  • プロセス改善専門家
  • AI開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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