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コース概要
半導体製造における予知保全の基本事項概論
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予知保全理論の要点説明
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半導体産業特有の課題およびその克服機会について解説
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実際の製造環境で導入された予知保全事例紹介
保全活動に必要なデータ収集・解析手法概説
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機器保守記録や状態情報の正確な取得方法について学ぶ
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過去の保全記録から将来予測に役立つパターン発見手法を解説
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IoTセンサー等を用いたリアルタイム情報収集機能について紹介
AI技術による予知保全の実装手法概観
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各種AIモデルが如何にして故障予測目的に適応可能か説明
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機械学習技術を用いた最適な予測システムの構築手順説明
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複雑かつ非線形的な現象把握に役立つディープラーニング手法紹介
実用化へ向けた予知保全ソリューション導入法解説
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AIモデルを既存の保守管理システムへスムーズに統合する手順指導
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稼働状況の的確な可視化用ダッシュボードや表示ツール構築例説明
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即時的な判断支援と自動アラート機能の有効活用法紹介
実際に行われた導入事例及びその成果分析概説
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過去の成功ケースを振り返ることで適用方法論を整理する機会提供
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結果評価と予測精度向上に向けたモデル微調整方法例示
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実際の業務データや各種解析ツールを使用した実践的演習機会提供
今後拡大が予想されるAIによる保全分野の動向解説
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新たな技術進展とそれらが予知保全業務に与える影響紹介
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AI活用における今後の発展の方向性や展望について触れる機会提供
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将来の動向を踏まえた適切な対応戦略の策定法提示
講義全体の総括および今後の取り組みへの提言説明
要求
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半導体製造工程に関する実務経験
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AIおよび機械学習の基礎知識
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製造現場における保全手順やマニュアルへの理解度
対象者
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保全エンジニアの方々
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製造業界で活躍するデータサイエンティストの方々
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半導体工場における工程エンジニアの方々
14 時間