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19.11.2026 ical

材料試験におけるAI: データ、アルゴリズム、そして専門知識が融合する場所

このウェビナーでは、以下のことを学びます

  • 人工知能が現在、材料試験においてどのように活用されているか、そしてそれが日々の試験業務にどのような機会をもたらすかについて解説します。
  • AIがISO 16630に準拠した穴拡げ試験中に亀裂をリアルタイムで自動的に検出することで、オペレーターの影響を軽減する方法。
  • 硬度試験におけるAIベースの画像解析が、困難な表面においても信頼性の高い結果をもたらす仕組み。
  • スマートサービスが試験ラボ内の日常業務をどのようにサポートするか。
  • AIを活用した引張試験が、試験準備や実施から結果の妥当性検証に至るまで、将来的に試験プロセス全体をどのようにサポートできるか。
  • 信頼性の高いAI結果を生み出す上で、データ品質、トレーニングデータ、アルゴリズムはどのような役割を果たすのか。
  • 材料試験におけるAIの活用を成功させるには、データ、アルゴリズム、そして人間の専門知識の相互作用がなぜ重要なのか。

利点

  • AI の実践的な理解を得る: 抽象的な将来のシナリオではなく、現実世界のアプリケーションを探索します。
  • 試験の信頼性の向上：オペレーターの影響を軽減し、より信頼性の高い結果を実現します。
  • 効率を高める：自動検出と分析を活用することで、手作業によるフォローアップ作業を最小限に抑えます。
  • 潜在能力の特定：AIが現在どのような分野で既に価値を提供しているのか、そして将来どのような可能性が生まれる可能性があるのか​​を理解します。
  • 情報に基づいた意思決定：自社の材料試験におけるAIの機会と潜在的な応用について、より適切に評価しましょう。

ターゲット　グループ

  • テストエンジニア
  • ラボラトリーや品質マネージャー
  • 開発関係者

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席を予約して実世界の例を通じて学びましょう、例えばAI が今日の材料試験をすでにどのようにサポートしているか、また AI が将来にどのようなチャンスをもたらしているか。

09:30 AM (CET) および 3:00 PM (CET)

プレゼンター

マークス(Marks)
ヴァネッサ(Vanessa) マークス(Marks)

プロジェクトマネージャー（ソフトウェアプロダクトマネージメントおよびデータ分析） - ZwickRoell GmbH & Co. KG

ヴァネッサ・マークス(Vanessa Marks)は、ツビックローエルのデジタルサービスおよびAI製品管理チームのリーダーです。プロダクトマネジメント、ソフトウェア開発、データサイエンスにおいて8年以上の経験を持つ彼女は、ユーザー中心のデジタル製品の開発に情熱を注いでいます。彼女は、学際的なチームと協力して、顧客、販売、サービス チーム向けに新興テクノロジーの拡張可能な製品やサービスへの変換を行っています。彼女の専門分野は、生成型AIとエージェント型AI、AIを活用した知識管理、そして試験およびサービスプロセスのデジタル変革などです。彼女は仕事と並行してシュトゥットガルト・メディア大学で理学修士号も取得しており、これはデータアーキテクチャ、ビジネスインテリジェンス、ビッグデータに重点​​を置いてます。

お問い合わせ

材料試験におけるAIに関する詳細情報

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