第１回 スマートマニュファクチャリングとシステム健全性管理研究会
開催日
2024年7月30日（火）
開催形式
ハイブリッド開催
オフライン会場：東京大学 駒場リサーチキャンパス 先端研４号館講堂
所在地：〒153-0041 東京都目黒区駒場４丁目６−１
地図： https://maps.app.goo.gl/JXBze4nJUmHHeqAt5
アクセスについては先端研ウェブページ https://www.rcast.u-tokyo.ac.jp/ja/access.html もご覧ください。
オンライン会場：zoom
懇親会（参加申込が必要です）
懇親会会場は、駒場リサーチキャンパス内の Dining Lab 食堂コマニ です。
研究会会場の４号館の隣（キャンパス奥側）の建物です（↑の地図をご参照ください）。
プログラム
- 一般講演: 1件あたり20分（発表15分+質疑5分）
- ポジション発表: 1件あたり30分（発表25分、質疑5分）
| 09:30-09:40 | 開会挨拶 |
|---|---|
| 09:40-10:10 | 基調講演：データ駆動型健全性監視の課題と展望 矢入 健久（東大） |
| 10:10-10:40 | ポジション発表：インフラ・製造現場におけるSM&SHM実現に向けた課題と時系列波形に基づく異常診断アプローチ 植野 研、山口 晃広（東芝） |
| 10:40-11:10 | ポジション発表：車両・製造現場におけるSM&SHM実現に向けた異常・予兆検知の課題と挑戦 福島 真太朗（トヨタ） |
| 11:10-11:25 | 小休憩 |
| 11:25-11:55 | ポジション発表：The future of SHM in Aerospace Applications: Trends and Technologies Khan, Samir（東大） |
| 11:55-12:25 | ポジション発表：保全分野におけるシミュレーションとAI活用 王 暁星（MathWorks） |
| 12:25-12:55 | ポジション発表：システム健全性管理のための時系列処理の課題とアプローチ 今村 誠（東海大） |
| 12:55-14:30 | 昼休憩（昼食は各自でお願いいたします） |
| 14:30-14:50 | 深層学習による時系列異常検知手法の課題点 中島 琢登 |
| 14:50-15:10 | 時系列波形異常検知方式MADLIDと振動異常の検知評価 中村 隆顕 |
| 15:10-15:30 | 周期波形の僅かな変化を検知可能な１クラス Shapelets 学習法 山本 昌治 |
| 15:30-15:50 | グラフニューラルネットワークを用いた故障予兆検知および要因推定手法 篠崎 佑太 |
| 15:50-16:05 | 小休憩 |
| 16:05-16:25 | 自励駆動型超音波振動を用いた構造ヘルスモニタリング技術 田中 昂 |
| 16:25-16:45 | 運転条件を考慮した教師なしドメイン適応による余寿命予測 李 耕宇 |
| 16:45-17:05 | 量子インスパイアド技術を活用した生産計画立案自動化の取り組み 千嶋 博 |
| 17:05-17:15 | 閉会挨拶 |
| 懇親会（参加申し込みが必要です） ＠駒場リサーチキャンパス内 Dining Lab 食堂コマニ |
お問い合わせ先
SIG-SMSHM事務局
sigsmshm-secretary-group@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
開催趣旨
第１回の研究会では、一般発表に加えて、スマートマニュファクチャリング（SM）とシステム健全性管理（SHM）の研究開発の方向性について議論を深めるために、運営員会の推薦者によるポジション発表会を企画します。 ポジション発表会では、SM&SHM分野で先端的な基礎技術開発や利用技術開発を担っている方々の発表を予定しています。
SM&SHMは、対象物の動作原理という観点からは、機械、航空宇宙、電気・電子、土木・建築、化学・金属などドメインごとに研究が深められ、また、企業活動のプロセスという観点からは、生産管理、品質管理、設備管理、サプライチェーン管理などの領域で研究や実践がされてきました。
本研究会では、AIに基づく方法論・ツール・基盤技術という観点から、SM&SHMに対する現場ニーズに応えるために分野横断的な発表・議論の場を提供することにより、SM&SHM分野での日本のコミュニティを育成するとともに、既存の学術領域を超えた新たな領域の共創を促進することを目的としています。 発表および聴講の参加費は無料です。幅広い皆様の発表申し込み、参加申し込みをお待ちしております。 人工知能学会員に限らずどなたでも申し込みいただけます。
発表申込
発表申込期間： 2024年5月1日（水） ～ 7月1日（月） 7月12日（金） 23:59 JST
発表申込締め切りを延長しました。
※ 申込多数の場合には、期間途中で受付を終了する場合があります。
発表申込は以下のフォームからお願いいたします。
https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/sigusers/presenter_add/smshm/sig_smshm_1
対面またはオンラインでご発表いただけます。
人工知能学会員に限らずどなたでも申し込みいただけます。 発表参加費は無料です。
発表者には、以下の通り原稿を提出いただきます。
原稿提出
原稿提出期間： 2024年5月1日（水） ～ 7月1日（月） 7月15日（月） 23:59 JST
原稿提出締め切りを延長しました。
原稿提出は上記の発表申込フォームから行えます。 発表申込送信後は、設定いただいた「編集用パスワード」を使って申込内容を変更する形で原稿提出いただけます。
一般発表の原稿は、原則、A4用紙6頁以内としてください。 スタイルファイル・サンプル等は https://www.ai-gakkai.or.jp/sig/announce/sig-style/ からダウンロードしてください。 原稿の提出は、提出期限までに発表申込内容編集フォームからPDFファイルのアップロードをお願いいたします。 発表申込み後の確認メールに、フォームへのアクセス用URLが記載されています。
提出いただいた原稿は研究会当日にオンライン会場にて電子的に配布いたします。 原稿著作権等に関する扱いは、人工知能学会 研究会著作権規程を参照ください。 なお、研究会主査及び幹事で構成する委員会において原稿内容が研究会の趣旨から大きく外れると認められる場合には、発表をお断りする場合があります。
聴講申込期間
研究会に聴講のみでご参加の場合、人数把握のために聴講申込をお願いいたします。
聴講申込期間： 2024年5月1日（水） ～ 7月1日（月） 7月12日（金） 23:59 JST
聴講申込締め切り延長しました。
※ 発表申込いただいた場合は、聴講申込いただく必要はございません。
※ 申込多数の場合には、期間途中で受付を終了する場合があります。
聴講申込は以下のフォームからお願いいたします。
https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/sigusers/add/smshm/sig_smshm_1
聴講参加費は無料です。
懇親会
研究会終了後に参加者の交流のために東大駒場キャンパス付近にて懇親会を予定しています。 懇親会の参加申し込みも発表、聴講申込みから合わせてご登録ください。 なお、懇親会参加費は5000円程度を予定しています。