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熟練人材不足の解決には「過去データの流用」がカギとなる
製造業の現場では、熟練技術者不足が深刻な問題となっています。その解決方法の一つとして、既存の設計データや過去の作業記録などの「過去データ」をAIで解析することで、過去のノウハウや知見を引き継ぐことが可能になり、業務の自動化が実現できます。
これにより、属人化の解消や、作業効率化が実現できることから、「日々の生産活動」を円滑にするのはもちろんの事、設計者は次世代設計開発へ更に注力することが可能となります。
過去データの流用が円滑に進まない企業は多い。「整理」と「最適化」の難しさ
しかしながら、これらの「過去データ」は、使いやすく整理されていることは稀です。
多くの場合は、データはさまざまな形式で、分散されて保存されています。不完全や不正確なものも紛れており、データの品質が一定していないケースもあります。
これらのデータを整理したとしても、精度が高く汎用的に利用できるAIモデルを構築する事は容易ではありません。目標値が変更されると、また一から試行錯誤して、AIモデルを作りこむ、といった事も起こりえます。
過去のデータを適切に活用するためには、そのデータの特徴を正しく理解した上で「整理」して、目的に沿った適切な「最適化手法」を選択する必要があります。そのためには、両方の知見を持つ、AI人材の確保が必要になります。
テクノプロにおける「AIのオーダーメイド型支援」とは
「ＡＩのオーダーメイド型支援」とは、既存製品ではなく、お客さまがお持ちのデータ種類・性質に応じて、最適手法で構築した技術支援サービスとなります。既存製品では困難なお客さまの詳細な課題解決に貢献します。
テクノプロ・デザイン社では、長年製造業で業界最大規模の技術サービスを提供して参りました。
特にデータサイエンス領域では、データサイエンティストが実際のお客様の現場に入り、具体的な業務課題をお客様と一緒になって解決して参りました。
本セミナーでは「パラメータ最適化を用いた装置制御」に焦点を当て、データ整理にはどのような観点が重要か、どんな進め方で取り組めばよいのかを、お客様と一緒に解決に導いた具体的な事例と共にご説明いたします。
「データを利活用をしたいが、どこから手を付けていいのか分からない」
「最適化問題に取り組んでみたが、予測モデルの精度に課題がある」
「設計現場で熟練技術者の代わりとしてAIを活用したいが、AI人材の確保に苦労している」
という方に特におすすめです。
プログラム
09:45～10:00 受付
10:00～10:05 オープニング（マジセミ）
10:05～10:45 「過去データの流用」で、パラメータ最適化を用いた装置制御「手法」を見直す ～設計開発の熟練人材不足を解消する、AI時代の「データ活用力」～
10:45～11:00 質疑応答
主催
株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社（プライバシー・ポリシー）
協力
株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー）
マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）
当日会場アクセスに関するお問合せ
セミナー事務局
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