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研究開発者のモチベーションの高め方と実践事例
共同研究開発の進め方、契約のポイント
 

<セミナー No.201502>


★安価、簡便!古い機械にもつなぐことが出来る!導入・運用の留意点とは!


【Live配信セミナー】

Raspberry Pi(ラズパイ)による

“既存設備のIoT化”とデータ収集・分析のポイント

 


■ 講師

(同)UESEI 代表社員 植田 崇靖氏

■ 開催要領
日 時

2022年1月17日(月)10:30〜16:30

会 場 Zoomを利用したLive配信 ※会場での講義は行いません
Live配信セミナーの接続確認・受講手順は「こちら」をご確認下さい。
聴講料

1名につき55,000円(消費税込、資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。
詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい。

■ プログラム

【講演趣旨】 
近年ネットワーク環境の向上、マイコンの小型高性能化、AI研究分野(特に機械学習深 層学習)のデータ分析への応用などにより製造現場へのIT技術の導入が盛んに行われるようになり ました。生産数量を遠隔地からリアルタイムに観測できるだけでなく、データ収集、分析により異常の 発生予測や最適な生産計画などに応用することが可能になってまいりました。ただそのような設備の 導入には費用的の面でハードルを感じておられる方も多いかと思います。そこで今回は、代表的な マイコンボードであるRaspberryPiを例に既存設備に上記の機能を追加する方法を紹介します。また 実際の事例の中で起きた注意点などについて紹介していきます。最後に収集したデータを分析する 手法について具体的なツールやサービスを例にあげながらその利用方法などをて紹介します。

【講演項目】
1.RaspberryPiの基礎知識
  1.1 マイコンボード紹介
    1.1.1 raspberryPiの特徴
    1.1.2 その他マイコンボード
  1.2 RaspberryPi実演

2.既存設備のIoT化
  2.1 事例紹介
  2.2 作成時の課題点
    2.2.1 ネットワーク関連
    2.2.2 データベース関連
    2.2.3 ハードウェア関連
  2.3 その他の課題点

3.データ分析の基礎知識
  3.1 データ分析手法の紹介
  3.2 分析ツールの紹介
    3.2.1 データの見える化
    3.2.2 Pythonのライブラリ利用
    3.2.3 colaboratoryの利用
  3.3 データ分析クラウドサービスの紹介
    3.3.1 AWSなどクラウドサービス内機械学習関連サービス
    3.3.2 プログラムレスサービス

【質疑応答】

 

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