機械学習によるシステム信頼性ソリューション(オンデマンド)

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多くのお客様にご参加いただき誠にありがとうございました。

昨今の製品システムに対する信頼性評価は、正常/異常という判断だけではなく何%の性能低下といった定量的な指標も取り入れられています。従来から故障についてはトップダウンアプローチの「故障の木解析(FTA)」、ボトムアップアプローチの「潜在的故障モード影響解析(FMEA)」と言った分析手法があり、いずれも広く使用されてきました。また品質工学として知られるタグチメソッドは、寸法から加工法、時にソフトウェアの一部をもパラメータとしてとらえ、重要パラメータの影響度を調べ安定した品質を設計する手法として用いられてきました。システムを対象とした数値シミュレーションでも、定常的な結果だけでなく時間により変化する動きも捉えることが行われています。機器の動作時における性能の良否を判定することができるだけでなく、高速化・並列化技術などで多数の結果を得ることも可能になってきています。
近年、耳にすることの多くなったビックデータを用いた機械学習を数値シミュレーションと合わせて活用する、ひいては突然発生する故障や不具合だけでなく、機能低下、設計公差によるバラつき等がどのように影響を与えるかを、多数のパラメータの組み合わせでシミュレートし、故障の予兆となる現象をとらえることができる環境が整ったと言えるようになりました。

今回のセミナーでは、システムを表現する手法及び性能とその時間的影響変化をとらえるソリューションをご提案するとともに、FDA(Fault Data Analytics)としてPythonライブラリを活用した機械学習もご紹介します。
皆さまの問題解決にお役立ていただけるご提案となっております。この機会にぜひご参加ください。

日時 2021年8月2日(月)9:00 ~ 8月6日(金)23:59
  登録期間:2021年7月19日(月)9:00 ~ 8月5日(木)17:00
場所 オンライン開催
費用 無料(事前登録制)
定員 無し
内容

【開催内容】約50分間
 1. 製品の複雑化と開発プロセスの多様化
 2. システム信頼性分析と機械学習による課題達成シナリオ
 3. 信頼性分析に向けた1Dシステムシミュレーション

【本ウェビナーのポイント】
 ・故障要因となる様々なパラメータ(バラツキ、劣化や摩耗、故障など)を
  段階的に変化させ、システムシミュレーションにより信頼性を評価。
 ・専用に開発した高速並列計機能でビックデータ取得。
 ・取得したビックデータを機械学習を用いてシステム全体の性能低下や
  要件の達成が可能かを判断。
 ・上記を手軽に行えるソリューションを提供。

【オンデマンドについて】
・開催期間中、ご都合に合わせて停止・再開、また理解度に合わせて巻き戻して復習することも可能です。
・開催時間が終了すると、参加中でも終了となりますのでゆとりのあるスケジュールで受講して下さい。

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