在工廠與工廠等製造現場,普遍存在依賴資深人員經驗與直覺進行點檢、異常漏檢、應變延遲、感測器資料與設備日誌利用率低、保養作業負擔加重等資料應用與AI/DX相關課題。
本次網路研討會將由擁有眾多AI技術專利的Melon股份有限公司取締役兼CTO本田崇人先生,解說如何運用溫度、壓力、振動、電流等感測器資料的「異常徵兆檢測AI」。
內容從異常徵兆檢測AI的基本概念、在缺乏故障資料時的導入方法、透過時間序列分析掌握異常模式,到製造現場的開發案例與示範,全面介紹預防設備與機械異常的實務作法。
本場研討會專為希望避免突發產線停擺、品質異常與點檢維修成本上升的製造業者設計,提供大量將感測器資料應用於預測保養的具體建議。
歡迎踴躍報名參加。
【本場研討會學習重點】
製造現場設備保養的課題,以及運用感測器資料的異常徵兆檢測AI基礎
即使缺乏故障資料,也能從正常資料與時間序列資料中檢測異常徵兆的思維方式
透過製造業開發案例與示範,學習降低停機時間、穩定品質、減少保養成本的實務推動方法
保養作業以外的感測器資料應用方式與導入案例等
詳情請見研討會頁面
適合對象:
希望預防製造現場突發停機與設備故障者
欲運用感測器資料與設備日誌推動預測保養者
因故障資料不足而尚未導入異常檢測AI者
對點檢工作個人化、異常漏檢、初期應變延遲感到困擾者
以減少停機、穩定品質、降低點檢與維修成本為目標的製造業者
負責工廠保養或DX推進的相關人員
希望為自家產品或系統開發並導入故障預測功能者
研討會概要
日期時間:
2026年7月30日(四)13:00~14:00
報名截止時間:
2026年7月29日(三)13:00前
舉辦方式:
線上舉行(Zoom)
※視訊連結將於報名後以電子郵件提前寄送給報名者。
參與費用:
免費(需事先報名)
主辦單位:
BizTech股份有限公司(AI Market營運)
注意事項:
・同業競爭者、個人用戶或其他主辦單位視為不適切者,恕不接受報名。即使完成報名,亦不會提供觀看連結,敬請見諒。 ・參與者須事先完成報名。 ・發表內容可能於當日變更。 ・本活動內容嚴禁轉載或二次利用。
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※文中提及的公司名稱、產品、服務名稱與商標等,皆為各公司或權利人的商標或註冊商標。
FACT BOX · 重點整理
- 來源:PR TIMES
- 分類:活動
- 相關組織:BizTech株式会社
- 原文日期:2026年7月30日 / 2026年7月29日
- 產品、服務:異常予兆検知AI / AI Market