大阪府産業デザインセンター

表示中のカテゴリー : BMB勉強会    ※欄外のカテゴリブロックにて別のカテゴリの記事もしくは「すべて」を選べます。

大阪府産業デザインセンター

  • 投稿者:  
  • 表示回数 704
大阪府産業デザインセンター

BMBを運営する大阪府産業デザインセンターは、中小企業の皆様の商品開発や経営の高度化をデザイン面からサポートする大阪府商工労働部の産業支援機関です。産業界向けのデザイン相談や指導、セミナーの開催、研究・開発促進、情報発信等を行っています。

OIDCメールマガジン登録
大阪府咲洲庁舎


商品開発やデザインに関してお困りのことがあれば、お気軽にご相談ください。

大阪府産業デザインセンター

〒559-8555
大阪市住之江区南港北1-14-16  咲洲庁舎25階
TEL: 06-6210-9491 FAX: 06-6210-9505
E-mail:info@oidc.jp

ORIST技術セミナー・ビジネスマッチングブログ(BMB)第50回勉強会

ORIST技術セミナー・ビジネスマッチングブログ第50回勉強会

ORIST技術セミナー・ビジネスマッチングブログ(BMB)第50回勉強会のご案内

テーマ:API×ワンソースマルチデバイス Headless CMS

コロナ禍が引き金となり、ネット利用者があらゆる年代層で拡大し、社会全体のデジタル化も急速に発展しています。
身近なデバイスもパソコンやスマートフォンは元より、腕時計やスピーカー、ゴーグルなど多様化が進み、それを制御するWebテクノロジーにも変革が求められています。

そんな中で注目されている技術が「ヘッドレスCMS」です。

ヘッドレスCMSとは、Webコンテンツを管理する裏方の機能だけを持つ新しいタイプのCMSです。
表示部分であるデバイスの受け渡しに、異なるソフトウェアやサービス間でも連携を図ることができるAPI(Application Programming Interface)という技術が使われています。

本勉強会では、株式会社リーフワークスの澤氏をお迎えし、自社で提供されているヘッドレスCMS「Palette CMS」を中心に、ヘッドレスCMSの基礎知識からその必要性、また、効果的な運用方法等についてお話しいただきます。
気のおけない勉強会ですので、ぜひお気軽にご参加ください!対話形式で皆様の質問にもお答えします。

◉Web事業者がホンネで語る!Webサイトの集客について

◉Web事業者がホンネで語る!Webサイトの集客について

ORIST技術セミナー ビジネスマッチングブログ第49回勉強会
Web事業者がホンネで語る!「Webサイトの制作・運用・集客の基礎知識」

◉その3 Web事業者がホンネで語る!Webサイトの集客について

◉Web事業者がホンネで語る!Webサイトの運用について

◉Web事業者がホンネで語る!Webサイトの運用について

ORIST技術セミナー ビジネスマッチングブログ第49回勉強会
Web事業者がホンネで語る!「Webサイトの制作・運用・集客の基礎知識」

◉その2 Web事業者がホンネで語る!Webサイトの運用について

ORIST技術交流セミナー・ビジネスマッチングブログ第48回勉強会報告

「AIを活用した故障対策の初歩」-MATLABを利用した異常検地・故障予測・原因解析のご紹介-

去る7月20日、製造現場でのAI活用を模索されている方に対して、大阪産業技術研究所によるAI研究事例の紹介、並びに、AI等の数値解析ツールで定評のある、マスワークス合同会社の「MATLAB」を使った異常検知と予知保全の方法を紹介しました。
当日は、オンライン開催でしたが、参加者52名+9名(講演者、事務局含む)と盛況で、AI活用・導入に対する関心の高さが窺えました。

アンケート結果(26名)
・web形式でのセミナーについて:良かった92%

  • これまでも他の主催者でセミナーを受けてきましたが、組織の作り方や、発注の仕方、ベンダーとのやり取りで気を付けるべき点などの説明が多く、ここまで技術的な点まで踏み込んだ説明がなかったため、非常に参考になった。特にMATLABの細かい機能まで説明してもらえて非常に良かった。
  • 弊社は産技研に近いですが、遠隔地からの聴講であっても移動時間も不要なので、時間の有効活用になると思います。

・今回のセミナーで何か得るものがありましたか:あった100%

  • MatLabやMathworksといったツールの特徴がよくわかった。また、事例も具体的でどのようなことを行なうべきであるかわかりやすかった。
  • 破面解析についてのORIST様の取り組み概要が分かりました。

【 パート1 】
「圧力ゲージを対象とした異常検知までの事例紹介」 30分
大阪産業技術研究所:喜多 俊輔 氏 , 朴 忠植 氏

AIの知識を深めたり活用を考えたい方が、知りたくても世の中になかなか情報が上がってこない、AIを導入していく際の背後にある苦労する部分、失敗が起こりそうな部分について焦点を当て、一つの事例として紹介します。
今回の事例では、ガスボンベの残量を表示する圧力ゲージを例に取り、自動で異常を検知する仕組みを考え、その問題点を検証しました。

以下のようなステップにより、AIを利用したシステム運用を考えました。
1.モニタリングシステムの構築 → データ収集に利用
2.画像処理手法と学習モデルの構築 → 撮影された画像(圧力ゲージの針)から数値データを取得
3.時系列データからの異常検知判断
圧力ゲージを対象としたAI利用による異常検知までの事例紹介