製造業向けIoT講座シリーズ 必修編
IoT化に必要な知識を基礎から実践レベルまで網羅的に学び、IoTを活用したシステムの設計とマネジメントができる人材を育成できる
日程:2018年2月6日(火)、2月20日(火)、3月6日(火)、3月20日(火)
会場:Learning Square新橋主催:日経ものづくり
弊社の講師が4名登壇致します。
(引用)
今や製造業にとって IoT(Internet of Things、もののインターネット)は必修科目になったと言っても過言ではありません。IoTの時代は、世界の製造業のルールをガラリと変えると言われています。既にドイツはインダストリー4.0、米国はインダストリアル・インターネットというキーワードを打ち出し、IoTを積極的に生かした新しい製造業のスタイルを確立しようとしています。
にもかかわらず、依然としてIoTの導入で困っている企業や担当者が多いというのが日本企業の実態です。企業としてIoT化を進めるというミッションは存在し、担当者も決めたものの、 迅速にIoT化を進める計画の立案・プロジェクトの立ち上げを行うだけの人材が足りないといった悩みを抱えている日本企業が多いのです。
製造業がIoTを習得する際にはコツがあります。体系的に学ぶことです。そうしないと、実際に自社でどのようにIoT化を進めていけばよいかは分からないからです。
こうした声に応えるのが、本講座「製造業向けIoT講座の必修編」です。製造業の技術者向けに、IoTについて基礎から体系的に学べる全4回(全4日間)の講座です(注:各講座の個別受講も可能です)。IoTの知識を体系化して学び、充実した演習(ハンズオン)によって体験的にIoTを学ぶことができます。
製造業がIoT化を進める上で必要な知識を網羅し、体系的に学ぶことができる講座は、他に類がありません。基礎から実践レベルまでIoT化に必要な知識を網羅的に習得できます。本講座を受講することで、漠然としたIoTのイメージが消え、自社の中で具体的に何に取り組めばよいかが明確に分かるようになるはずです。本講座を受講してライバルに差を付けて下さい。
概要
日時: 2018年2月6日(火)、2月20日(火)、3月6日(火)、3月20日(火)
10:00~17:00(開場09:30予定)
会場: Learning Square新橋 4F(東京・新橋)
主催: 日経ものづくり 受講料(税込み)
受講料(税込み)
価格:260,000円
本セミナーの実践的参考書として最適な書籍「IoTの全てを網羅した決定版 IoTの教科書」と、あわせてお申し込みいただけます。(書籍は、当日受付にてお渡しします。)
価格: 262,700円(260,000円+2,700円)
10:00 – 17:00
第1回:IoT概論とIoTデバイス(ハンズオン)
末石 吾朗 氏
テクノウォーカー 教育事業部、東京電機大学 非常勤講師、サートプロ IoT技術講師
製造業に今後必須となるIoTに関する基本的な知識について学び、その上で具体的な事例を用いてIoTを理解します。後半ではIoTデバイスの制作演習(ハンズオン)を行います。「Arduino」を使い、LED点灯からデータ収集を行うための基礎的な技術について実習します。※ハンズオンで使ったArduinoはお持ち帰りいただきます。
プログラム詳細
10:00 – 17:00
1. IoTとは
1-1 IoTの意味
1-2 IoT=エンドデバイス+通信+データ処理
2. IoTの具体例
2-1 農業分野の応用
2-2 エネルギー管理
2-3 自動運転と交通関連
2-4 身の丈IoT
3. センサーとアクチュエータ(エンドデバイス)
3-1 各種センサー
3-2 アクチュエーターの制御
4. 組み込みシステム(エンドデバイス)
4-1 ワンボードマイコン
4-2 LEDを点灯させてみよう
4-3 入出力の基礎
5. Arduinoを使ったIoTデバイス製作ハンズオン
5-1 Arduinoの構成と開発環境
5-2 LEDの制御(デジタル出力)
5-3 スイッチでLED点灯制御(デジタル入力)
5-4 光センサーでLED点灯制御(アナログ入力)
5-5 フルカラーLEDの制御(アナログ出力)
2日目 ― 2月20日(火)
10:00 – 17:00
IoTプラットフォームと製造現場のIoT(ハンズオン)
久保 幸夫 氏
トライアングルエレクトロニクス 代表、
サートプロ IoT技術講師
現場からのデータに対して蓄積・処理を行い、データを分析するためのプラットフォームを運用・管理するために必要な知識について学びます。また、PLCや産業用イーサネットなど、製造現場向けのIoTプラットフォームの動向について学びます。ハンズオンでは、「Raspberry Pi」と、デバイスをインターネットに接続するツールである「Node-RED」を使い、センサーからの情報収集や、Webブラウザ表示やメールによる通知を実習します。この実習を通して、センサーからのデータ取得とデータ化、インターネットとの連携を体系的に学びます。また、ArduinoやRaspberry Piを使ったプロトタイプから、次のステップついて解説します。※ハンズオンで使ったRaspberry Piはお持ち帰りいただけます。
プログラム詳細
10:00 – 17:00
【前半】IoTプラットフォーム
1. IoTシステムの構成する要素(基盤技術)
1-1 スマートデバイスの相互通信規格
1-1-1 産業界や家庭におけるIoTフレームワーク(AllJoynやOICなど)
1-1-2 データ送信プロトコル(MQTTやCoAPなど)
1-2 クラウドサービス(AWSやGoogle,Azureなど)
1-3 クラウドの技術
1-3-1 NoSQLとビックデータ
1-3-2 Googleのデータ基盤とHadoop
1-4 データ分析と機械学習
1-4-1 データ分析手法
1-4-2 AIの種類
1-4-3 機械学習
1-4-4 ニューラルネットワークとDeep Learning
1-5 IoTのネットワークインフラ
1-5-1 IoTのネットワークとプロトコル
1-5-2 LPWA(Low Power Wide Area)
2. 製造現場向けのIoTプラットフォーム
2-1 PLCのトレンド
2-1-1 開発環境の変化 ラダー図からプログラム言語へ
2-1-2 ソフトウェアPLC
2-2 産業用イーサネット
2-2-1 産業用ネットワークの動向
2-2-2 産業用イーサネットの種類
2-3 中小企業向けのIoTの現実解
2-3-1 工場のIoT 理想と現実
2-3-2 後付けIoTと本格的なIoT
2-3-3 プロトタイプから実運用へ
【後半】製造現場のIoTハンズオン
簡単な工場のIoTを事例に、Raspberry PiとNode-REDを使ったプロトタイピング(試作)と実運用への手引き
※ハンズオン(実機を使った実習型講座)
・プロトタイピングするシステムの概要
ネットに接続できない産業用機械を想定し、表示ランプや材料切れ信号灯(緑、黄、赤)の状態をRaspberry Piに接続した光センサで検知して、Node-REDを介して、簡易WEB表示やメールなどで通知するシステムのプロトタイピングを行う。また、実運用に向けてプロトタイプの次の一手を解説する。
1. Raspberry Piを使ったIoTデバイスハンズオン
1-1 Raspberry Piとハードウェアの準備
1-2 光センサを使ったセンシングとデータ入力
2. Node-REDハンズオン
2-1 IoT向けデバイス連携ツールNode-REDとは
2-2 Node-REDとRaspberry Piのハードウェアの連携
2-3 Node-REDからネットへの接続
2-4 センサーデータの簡易WEB表示とメール(gmail)送信
2-5 Node-REDかクラウドへの接続(デモ)
2-6 ArduinoとNode-REDとの連携方法(デモ)
3. 製造現場のIoTプロトタイプから実運用へ(座学およびデモ)
3-1 プロトタイプの役目
3-1-1 ArduinoやRaspberry Piの限界と実運用
3-1-2 PDCA(plan-do-check-act cycle)を回す
3-2 プロトタイプから次の一手
3-2-1 SIEMENS SIMATIC IOT202を使った、IoTセンシングの事例
IOT202(Arduino互換のSiemensの教育用インテリジェントゲートウェイ)のデモ
3-2-2 PLCを使った、IoTセンシングの事例
IDEC社製FT1A形コントローラと産業用PCを使用したIoTセンシングのデモ
3日目 ― 3月6日(火)
10:00 – 17:00
第3回:データ分析演習(ハンズオン)
後藤 昌治 氏
MSG コンサルティングオフィス 代表、
サートプロ IoT技術講師
データ分析分野で広く利用されている「Python」を使い、実際にプログラムを作成して、データ分析の基本的な手法および機械学習の実習を行います。また、NoSQLデータベースであるMongoDBの基本操作についても学びます。
プログラム詳細
10:00 – 17:00
1. データ分析概論
1-1 データ分析の目的
1-2 データ活用サイクル
1-2-1 データの準備と蓄積
1-2-2 データの分析
1-2-3 データ分析の活用
1-3 データ分析技術
1-3-1 統計手法
1-3-2 機械学習
1-3-3 ディープラーニング
2. MongoDBへのデータ蓄積
2-1 MongoDBの特徴
2-2 ドキュメント指向データベース
2-3 基本操作
3. Pythonによるデータ分析
3-1 Pythonの概要
3-2 開発環境
3-3 Pythonの基礎
3-3-1 基本プログラミング
3-3-2 Matplotlibによるグラフ表示
3-3-3 MongoDBのアクセス
3-4 データ分析の実践(統計手法)
3-4-1 ヒストグラム
3-4-2 相関分析
3-4-3 単回帰分析
3-4-4 重回帰分析
4. 機械学習の概要と実践
4-1 機械学習の種類
4-1-1 教師あり学習と教師なし学習
4-1-2 強化学習
4-2 機械学習の用途と手法
4-2-1 クラス分類
4-2-2 回帰
4-2-3 クラスタリング
4-3 Pythonによる機械学習の実践
4-3-1 機械学習ライブラリ(scikit-learn)
4-3-2 分類問題(SVM:サポートベクターマシン)
4-3-3 回帰問題(Liner model:線形回帰)
4-3-4 クラスタリング(k-means:K平均法)
4-4 センサーデータ分析による予測
4日目 ― 3月20日(火)
10:00 – 17:00
セキュリティー&暗号とIoTを生かしたビジネス戦略
高安 篤史 氏
コンサランス 代表、
サートプロ IoT技術講師
通信や暗号などのセキュリティーの基礎を学ぶとともに、IoTのセキュリティーに関する技術を習得します。また、製造業がIoT化した場合に考えられるビジネスモデルや生産方法、開発方法などについても学習します。
プログラム詳細
10:00 – 17:00
【前半】セキュリティー&暗号
1. セキュリティーの基礎
1-1 IoT製品におけるセキュリティーの基礎
1-2 ITとIoTのセキュリティーの違い
1-3 通信の安全性確保
1-3-1 通信上の脅威
1-3-2 暗号技術
1-4 攻撃対策
1-5 認証技術
1-6 監視運用
1-7 IoTにおけるセキュリティー問題事例
1-8 IoTにおけるセキュリティー設計
1-8-1 セキュリティーと品質保証
1-8-2 セキュリティーと安全保障
(グループワーク:IoT導入に潜むセキュリティーリスクの洗い出し)
【後半】IoTを生かしたビジネス戦略
2. 製造業におけるIoT
2-1 IoTの標準化と推進団体
2-1-1 各国の推進団体と特徴
2-1-2 標準化の重要性
2-1-3 産業用ネットワークの今後
2-2 IoTとスマートファクトリー
2-2-1 IoTによる生産現場の改善事例
2-2-2 スマートファクトリーの背景
2-2-3 スマートファクトリー事例
2-2-4 IoT時代の開発手法
2-3 製造業のIoTビジネスモデル
2-3-1 製造業におけるIoTの捉え方
2-3-2 製造業のIoTビジネス推進の3段階
2-3-3 ビジネスモデルを考慮したIoTの8階層(レイヤー)
2-3-4 IoTのバリューチェーン
2-3-5 IoT時代のビジネスモデル構築の4ステップ
2-3-6 IoTビジネスモデル構築の組織体制と人材育成
(グループワーク:IoTビジネスモデル構築)
各講座共通注意事項
- ※途中、昼休憩と午後の小休憩が入ります。
- ※講演時刻等、随時更新いたします。また、プログラムは変更になる場合があります。あらかじめご了承願います。