不良予測と予兆診断,予知保全への
AIおよびデジタル技術の導入と活用のポイント

(株)ReiHawk　代表取締役／日本アイ・ビー・エム(株)　IBMコンサルティング事業本部　 アソシエイトパートナー　前田 岳志 氏

【アーカイブ（録画）配信】 ２０２６年５月２１日まで受付（視聴期間：５月２１日〜５月２９日まで）
※２０２６年５月１２日（火）　１１：００〜１６：００ Live配信セミナーの録画配信です

1名につき ４９,５００円（消費税込、資料付）
〔１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき ４４,０００円〕

〔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〕

【講演趣旨】
昨今、生成AIを含めAI技術はめざましく進歩してきている。一方、これまで品質や設備故障を現場力で担保してきた時代は、すでに限界を迎えようとしている。本セミナーでは、AI技術の活用による不良予測、故障予知について論説するが、前半は「工場現場への失敗しないAIによる不良予測システム導入のポイント」について、また後半は「設備の予兆診断、予知保全へのデジタル技術導入と活用のポイント」として、実践的なテーマにフォーカスをあて解説する。



【講演項目】
第一部
　工場現場へのAIによる不良予測システムの導入と活用のポイント
　データの価値を品質に変える現場主導のDX推進

1.背景: なぜ今、製造現場にAIが必要なのか？

2.定義: 「不良検知」と「不良予測」の違い

3.核心: 導入を成功させる3つのポイント
　3-1.データ（量より質と前処理）
　3-2.運用（現場との協調）
　3-3.説明性（ブラックボックス化の回避）

4.ステップ: PoC（概念実証）から本番稼働へのロードマップ

5.事例: 成功例と失敗例から学ぶ

第二部
　設備の予兆診断、予知保全へのデジタル技術導入と活用のポイント

1.はじめに：なぜ今「予知保全」なのか？

2.背景と課題

3.目指すべき姿

4.保全方式の進化と予知保全の位置づけ

5.予知保全のメリット

6.デジタル技術が実現する予兆診断の仕組み

7.導入への4つのステップ

8.導入、活用のための重要ポイント（成功のカギ）

【質疑応答】