製銑におけるデータ駆動型手法と人工知能（AI）- メリットと制約

人工知能（AI）や他のデータ駆動型の手法は、古典的な手法ではモデル化が難しい複雑なシステムの課題を解決します。このウェビナーでは、製銑におけるこれら課題解決の潜在的な可能性と制約を検討します。また、必要なデータの品質とデータセットの完全性、信頼性、古典的な手法との組み合わせなど、前提条件に関する内容を取り上げます。 AIメソッドに基づくスマートセンサーやデータ駆動型モデルの展開と制御システムへの統合など、さまざまな応用例を紹介します。

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こんな方々にお勧めします。

高炉メーカー
プラントマネージャー
オートメーションエンジニア
冶金学者
プロセス最適化のエキスパート
データ分析のエキスパート

キーポイント

鉄鋼産業とその他の産業において、データから洞察を得ることの違い
製銑においてデータ駆動型の手法適用についての制約
金属産業におけるデータ駆動型手法活用のさまざまなベストプラクティス例を紹介

パネリスト

DIETER BETTINGER

Product Manager, Primetals Technologies

Dieter Bettinger　ヨハネスケプラー大学（リンツ）でテクニカル物理学の学位を取得しました。プライメタルズテクノロジーズでの勤務は25 年以上になります。

数年にわたり、さまざまな国際プロジェクトで開発、プロジェクトマネジメント、およびプロジェクト監督を行った後、ヨーロピアンスチールプラットフォームプロジェクト「インテリジェントマニュファクチャリング」の責任者を務め、その後エネルギーおよび環境ケアの責任者となりました。

5年以上にわたり、彼は製銑自動化のプロダクトマネージャーとして活躍しています。