受講対象
プラント、インフラの機器設備の保守、保全に関わる技術者
※予備的知識は不要(文系ご出身も気兼ねなくご参加ください) |
得られる知識
・機器・設備の劣化損傷機構
・損傷予防および解析方法 ・合理的保全方法 ・損傷予知AIの活用方法 |
受講キーワード
劣化損傷 / 破損予知 / RBM / 損傷予知AI ほか
|
株式会社ベストマテリア 工学博士 木原 重光 氏 【企業HP】
【ご経歴】 1970年 早稲田大学大学院理工学研究科金属工学専攻修士課程修了
同年 石川島播磨重工業(株)(現IHI)入社、技術研究所金属部配属
1974年 米国デンバー大学招待研究員(1年間)
1994年 石川島播磨重工業(株)(現IHI)技術研究所材料研究部長
1995年 博士号取得(早大)題目「火力発電プラントにおける高温腐食」
2001年 石川島播磨重工業(株)(現IHI)基盤技術研究所長
2002年 同 理事
2003年 同 退社
2004年 株式会社 ベストマテリア設立、社長
2017年 会長 現在に至る。
【ご所属学協会】腐食防食学会、日本機械学会、日本高圧力技術協会、火力原子力発電技術協会、
化学工学会SCE-Net、日本保全学会
【著書】RBI/RBM入門 プラントメンテナンス協会 (2002年)
リスクベース工学の基礎 内田老鶴鋪 (2011年)
化学プラントの安全化を考える 化学工業日報社 (2014年)
セミナー趣旨
各種プラント、インフラにおいては、設備の経年劣化の進行、設備保全熟練技術者の減少(人手不足)および働き方改革への対応への労働時間短縮などの問題がある中、設備の保全データの蓄積(ビッグデータ)が進み、さらに各種AIも実装が可能となってきています。スマート保全および保全DX(Digital transformation)の構築を目指して、リスク(破損確率×被害の大きさ)を基準とする保全システム構築のための知識を基礎から学習できます。
セミナー講演内容
1.経年的破損はどうして起きるか
1.1 劣化損傷をもたらす材料の特性
-マクロとミクロ組織、破壊とは、劣化とは
1.2 劣化損傷機構
-疲労、腐食、クリープ、材料特性劣化、その他
1.3 設計、製造、運転における劣化損傷因子
-構造設計と安全係数、材料規格と選定、
材料調達(海外調達)、加工組立(鋳造、鍛造、溶接など)2.経年的損傷を如何に防ぐか
2.1 劣化損傷スクリーニング方法
-損傷形態から、損傷原因を絞り込む方法
2.2 寿命予測
-運転記録、検査結果などから余寿命を求めるための理論と方法
2.3 防止対策
-破壊を防止するための考え方
2.4 スマート保安、保全DXへの対応
2.4.1 メンテナンス手法-リスクベースメンテナンス(RBM)について
2.4.2 AIの活用方法について
1)損傷機構設定AI
2)Chat GPTの活用□質疑応答□
1.1 劣化損傷をもたらす材料の特性
-マクロとミクロ組織、破壊とは、劣化とは
1.2 劣化損傷機構
-疲労、腐食、クリープ、材料特性劣化、その他
1.3 設計、製造、運転における劣化損傷因子
-構造設計と安全係数、材料規格と選定、
材料調達(海外調達)、加工組立(鋳造、鍛造、溶接など)2.経年的損傷を如何に防ぐか
2.1 劣化損傷スクリーニング方法
-損傷形態から、損傷原因を絞り込む方法
2.2 寿命予測
-運転記録、検査結果などから余寿命を求めるための理論と方法
2.3 防止対策
-破壊を防止するための考え方
2.4 スマート保安、保全DXへの対応
2.4.1 メンテナンス手法-リスクベースメンテナンス(RBM)について
2.4.2 AIの活用方法について
1)損傷機構設定AI
2)Chat GPTの活用□質疑応答□
詳細はこちらをご覧下さい。
〇講師紹介の割引(定価半額の24,750円)があります。
お申込みは下記の申込ページにてお願いいたします。
▼申込ページ
https://www.science-t.com/seminar/B230688.html
▼講師紹介コード
ymgc2306
コメント