化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

R&D支援センターウェビナーのご案内

       開催日時:2026年2月26日(木)13:00~16:00
       開催場所:【WEB限定セミナー】※ 会社やご自宅でご受講ください。
       参 加 費:49,500円(税込)

備 考

・セミナー資料は事前に郵送いたします。会社以外の場所で受け取りを希望される場合は、ご住所をお知らせ下さい。
 ※資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、 こちら からミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたについては こちら をご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。
 
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申込方法

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講 師

(株)日本製鋼所 イノベーションマネジメント本部
先端技術研究所 主任研究員 博士(理学)
風呂川 幹央 氏

受講対象・レベル

・二軸押出機・コンパウンディングラインに関わる技術者、生産技術/設備担当
・押出機の運転安定化・トラブル予防に取り組む現場担当者
・設備保全、品質管理、プロセス技術の担当者
・製造業でAI・データ活用に関心を持つ若手~中堅技術者 

必要な予備知識

 特に予備知識は必要ありません。必要な押出機・AIの情報は講演内で解説します。

習得できる知識

・二軸押出機の運転データの特性と、AIで扱う際の基本的なポイント
・異常兆候を早期に把握するためのAI活用の考え方
・予兆検知モデルの構築フローと評価の着眼点
・現場で小さくAI活用を始めるためのステップ
・押出ラインにおけるその他のAI応用例(品質管理、運転支援など)の概要 

趣 旨

本セミナーでは、予兆検知・異常兆候把握を中心に、二軸押出機の運転データを活用したAI導入の基本的な考え方と、実務でのモデル構築フローを分かりやすく解説します。二軸押出機で得られるデータの特徴を踏まえつつ、どのようにAIを用いて兆候を捉えていくかを、実際の取組事例や分析手順とともに紹介します。
また、予兆監視以外のAI活用として、品質管理や運転支援など、現場で進みつつある応用例についても、取り組み動向や検討のポイントを整理して紹介します。個別の領域に深く踏み込むのではなく、押出機におけるAI活用の全体像の中で、どのようなアプローチが可能かをバランス良く俯瞰する構成としています。
全体を通じて、二軸押出機でのデータ活用を段階的に進めるための考え方や、現場で無理なく始められる予兆監視の組み立て方など、実務に直結する内容を提供します。 

プログラム

1.はじめに
 1-1.押出ラインで求められる運転安定化とデータ活用
 1-2.データ活用とAIに期待される役割

2.二軸押出機の基本構造・プロセス
 2-1.二軸押出機の主な構造
 2-2.運転条件とデータの関係性

3.AI活用の基本
 3-1.データ準備と特徴量設計の考え方
 3-2.異常検知に用いられる主要な手法
 3-3.モデル構築から評価までの基本ステップ

4.予兆検知・異常検知の実践事例
 4-1.振動を用いた兆候把握
 4-2.予兆検知モデルの構築例
 4-3.結果解釈と現場へのフィードバック

5.押出プロセスにおけるその他のAI活用例
 5-1.品質管理支援の取り組み例
 5-2.運転支援のアプローチ

6.AI導入の進め方
 6-1.小規模な試行(PoC)の組み立て方
 6-2.現場で運用する際の注意点
 6-3.データ基盤や体制準備

7.押出ラインのデータ活用を広げるための展開
 7-1.段階的な取り組みステップ
 7-2.今後の押出機に期待される発展

8.まとめ・質疑
 8-1.整理
 8-2.今後に活かすポイント
 8-3.質疑応答