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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

  • 予知保全理論の要点説明
  • 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
  • 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

  • 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
  • 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
  • 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

  • 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
  • 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
  • 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

  • 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
  • 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
  • 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

  • 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
  • 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
  • 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

  • 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
  • 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
  • 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

  • 半導体製造工程に関する実務経験
  • AIおよび機械学習の基礎知識
  • 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

  • 保全エンジニアの方々
  • 製造業界で活躍するデータサイエンティストの方々
  • 半導体工場における工程エンジニアの方々
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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