設備・機器の劣化損傷とAIによる損傷予知技術

　および防止対策への活かし方　～デモ付～

　＜オンラインセミナー＞

～ 破損の原因となる劣化損傷、損傷発生の予知方法、AIによる損傷予知と余寿命技術、合理的保全方法としてのＲＢＭ ～

■ 日時　２０２１年　４月　２２日（木）　１０：３０～１７：３０　　　

■ 会場： 弊社研修室（東京・西新宿）

■ 受講料（消費税等込）　１名：４９，５００円　　　　　

　  同時複数名申し込みの場合　１名：４４，０００円

■ お申し込みはこちらから

経験豊富な講師からAIを活用した損傷防止技術を学び、保全実務に応用しよう！　

【受講対象】

・設備・機器の設計、製造、保守に関わる技術者および管理者の方

・構造物、自動車、輸送機器、機械、プラントほか関連企業の方

【予備知識】
・特に必要ありません

・既に知識のある方には、効率的な破損防止方法の勉強となります

【修得知識】

・AIを活用した損傷予知技術

・材料の損傷に関する基礎知識

・設備保全に関する基礎知識

＊講師に聞きたいことがある方は、前もって提出いただければ幸いです

【講師の言葉】　　

講師は、大学で材料学を学び、機械設備メーカーで材料選定、破損解析、対策立案を３５年間行い、これらの経験を生かしてコンサルティング会社を設立し、プラントにおける破損事故防止のためのコンサルティングを１７年間行ってきました。

近年、蓄積した知識のＡＩ化を進め、ＡＩを活用した損傷防止方法の開発を行っています。

本講義では、設備・機器の破損防止のために破損の原因となる劣化損傷について講義します。そしてＡＩによる損傷防止方法のデモと解説をいたします。

【講師】　

（株）ベストマテリア　会長　工学博士　木原　重光　氏　　専門：プラント保全

プログラム

１．破損と劣化損傷

　　（１）．破損とは

　　（２）．破損の原因となる劣化損傷

　　（３）．１６９の劣化機構一覧表　　

２．損傷機構各論

　　（１）．疲労　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　（２）．腐食　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　（３）．クリープ　　　　　　　　　　　　　　　　

　　（４）．材質劣化による破損

３．損傷防止対策に活かすためのAIによる損傷予知と余寿命技術

　　（１）．損傷発生の予知方法　

　　（２）．余寿命予測方法

　　（３）．ＡＩによる損傷予知方法

　　（４）．ＡＩのデモ　

４．リスクベースメンテナンス （ＲＢＭ）とその実践

　　（１）．リスクの定義

　　（２）．合理的保全方法としてのＲＢＭの解説

　　（３）．ＲＢＭ実施事例

　　（４）．ＲＢＭ用ソフト

５．質疑応答・ディスカッション

　　（１）．質問と問題提起（懸念される損傷、寿命予測など）

　　（２）．ＡＩによる解決策について

　　（３）．ＲＢＭソフトによる解決策について

　　（４）．総合討論

*キーワード　破損　劣化損傷　劣化機構　疲労　腐食　クリープ　材質劣化　損傷予知　余寿命予測方法　リスクベースメンテナンス　ＲＢＭ

■お申し込みはこちらから