製造業やユーティリティー業界では、生産設備やインフラ設備など、多くの機械設備・電気設備が使われます。 ひとたび故障が起きて設備停止すると、生産やユーティリティー供給に重大な影響を与えます。そのため、通常の稼働状態とは異なる状態、すなわち設備の「異常」を、重大故障が起こる前にできる限り検知し、早めの点検や保守などの対応をとることが求められます。
機械学習を使うと、設備データや運転データ、センサデータ等を用いて、様々な手法で異常検知を行うことができます。
本ウェビナーでは、DataRobot を用いて予知保全を実現するための方法を、実際の事例やデモを交えながら解説いたします。
本ウェビナーでの解説ポイント
・製造業・ユーティリティー業界における設備異常検知の課題
・DataRobot で異常検知モデルを作成する利点
・異常検知モデル運用の考え方
講演者
川越 雄介
イベント概要:
- 日程：2021年2月2日（火）
- 時間：15:00-16:00 (QA 含む)
- 主催：DataRobot Japan
- 会場：オンライン
- 対象：AI、機械学習の活用を検討中の製造業、ユーティリティ、他関連企業様
- 同業他社様からのお申込はお断りさせて頂く場合がありますので予めご了承ください
- ご登録後、customercare@gotowebinar.com というメールアドレスから申し込み完了メールが届きます。 もし届かない場合はmarketing-event-jp@datarobot.comまでご連絡ください。