予知保全のための信号処理ビデオシリーズ

従来は専門家やエンジニアの特殊技能を必要とした、センサーの異常パターンの発見や設備の異音判定作業の多くは、機械学習の応用により自動化が可能となるため、近年様々な分野でその取り組みが進んでいます。本セッションでは、センサーデータ等の時系列一次元信号処理を題材に、異常検知や予知保全に活かせる特徴量の種類や抽出テクニックをご紹介します。また後半では、製造現場改善の第一歩としてすぐに始められる、低価格ハードウェアを用いた簡易的なIoTシステム構築の手順もご紹介します。

予知保全のための信号処理 ~前処理~ 時系列一次元信号処理を題材に、異常検知や予知保全に活かせる特徴量の種類や抽出テクニックをご紹介します。

予知保全のための信号処理 ~応用例~ 予知保全・異常検知の例として、以下の二つの例をご紹介します。 1. ギアの故障診断 2. 心拍の異常・正常判定

予知保全のための信号処理 ~実システムへの実装~ ローコストハードウェア Raspberry Pi を用いた簡易IoTシステムの構築例をご紹介します。