開催概要
対象
・生産管理部門の担当者
・品質管理部門の担当者
・工場長や生産ラインマネージャー
・データ分析やAIに関心のあるメンバー
・技術革新やデジタル化を推進するリーダーシップ層
ねらい
・AI技術を活用した不良品検出とその重要性の理解を深める。
・AIによる不良品検出の具体的な手法とその効果を理解する。
・AI導入による生産ラインの最適化と効率化の方法を学ぶ。
・AI技術の導入における成功事例を学び、適用可能な要素を抽出する。
・AI導入に向けた戦略やアクションプランの検討を促進する。
ポイント
・AIとデータ分析の基礎：AIとは何か、どのようにデータ分析に活用できるのかを理解するための基礎知識を学ぶ。
・AIを用いた不良品検出：AIがどのように不良品検出を改善し、品質管理を強化するのかについて学ぶ。
・導入事例：AI技術を生産ラインに導入した企業の成功事例を学び、その適用方法を理解する。
・導入の検討：AI技術を自社の生産ラインに導入するための具体的なステップと、その際に注意すべきポイントを理解する。
このような方におすすめ
・生産効率と品質管理の改善に関心がある。
・AIとデータ分析を生産ラインに活用したいと考えている。
・不良品の発生原因を特定し、予防策を講じたい。
・生産プロセスに関連する課題を抱えている。
・経営者やマネージャーの方で、技術革新を通じてビジネスの競争力を強化したいと考えている。
プログラム
・画像・動画に対してAI処理でで出来ることを理解し、簡単な体験を通して、生産工程にAIを組み入れる方法を想起する。
・ワークショップの中では、生産工程実務を想定したAI活用を行う際に、どのような分析、データ、システム、組織等が必要かを想起するワークショップを行う中で、自社内での実務に落とし込む方法を考えてもらう。
|
項目 |
内容 |
1日
9:45～16:45 |
イントロダクション |
1. 自己、会社紹介
|
不良品検知/稼働状況把握のための動画解析 活用事例 |
1.一般的な動画解析の流れ
2.不良品検知の歴史/稼働状況把握の歴史
3.不良品検知のレパートリー//稼働状況把握のレパートリー
4.一不良品検知の具体手順（教師あり/教師なし）/稼働状況把握の具体手順
|
昼からの予定の紹介 |
1.ワークショップ内容の紹介
2.チーム分け発表
|
チームディスカッション |
1.本日チーム演習のお題・チーム分け発表
2.チームディスカッション
それぞれの会社の課題、人材データ活用状況
|
体験演習 |
1.候補者1名1名で画像認識実務を体験（手順通りの操作の実行）
|
ワークショップ |
1.与えられた課題に応じた必要な分析イメージの想起
|
ワークショップ |
1.実行するためのデータ、システム、アルゴリズムなどの課題や解決策
|
各チームの発表⇒講評 |
|
クロージング |
|
※内容は、変更される場合があります。また、進行の都合により時間割が変わる場合がございます。
あらかじめご了承ください。
ご案内
講師紹介（敬称略）
アポロ株式会社 講師陣
守屋 文雄
富士通に入社後、UNIX OSやC/C++コンパイラ等の開発に従事。
その後、ベンチャーにて携帯電話網の基礎研究を経て、自然言語処理や画像処理、音声認識の研究開発やソリューション開発に携わる。
これらに加えて数理最適解や需要予測、在庫管理、大規模言語モデルのソリューション開発に携わっている。
定員
20名（参加人数が最少催行人数に達しない場合は、延期もしくは中止にさせていただく場合がございます。）
会場（大阪）
日本能率協会・研修室（大阪）
〒530-0001
大阪府大阪市北区梅田1-8-17 大阪第一生命ビルディング6階
TEL：06-4797-2050
交通アクセス
JR大阪駅より徒歩2分
地下鉄御堂筋線 梅田駅より徒歩3分
阪神大阪梅田駅より徒歩1分
阪急大阪梅田駅より徒歩8分
※開催会場は変更する場合があります。
その場合は別途ご案内いたします。
〒105-8522 東京都港区芝公園3-1-22 
