目的・目標
IoT・AIエンジニアリングコースの目的
- IoT・AI時代のエンジニアリングの中軸となる人材を育成し、未来に生きる企業と若者の期待に応え、社会に貢献する。
IoT・AIエンジニアリング教育の目標
- AUT教育によって養われる4つの力（総合力・実践力と設計力・製作力）を基礎に、IoTモノづくり（全体最適のモノづくり）に必須となる3つのコア技術－デジタル化、ネットワーク化およびデータ活用技術－とそれらの応用・展開力、さらに全体最適のモノづくり（IoTモノづくり）実践力の修得・向上を目指します。
モノづくりのデジタル化（コンピュータ化）技術
- モノづくりのアナログ技術を基盤としてその上に構築されるCAD/CAMや3Dプリンター、作業ロボットなどを活用するコンピュータ主体のモノづくり
- 企画から保守・点検、さらにアップデートまでのモノづくりの全ての情報をデジタル化してデータ分析プラットフォームに統合し、全過程が一体となって顧客価値を最大化、各過程を最適化させるコンピュータ活用技術
モノづくりのネットワーク化（ICT化）技術
- 企画から保守・点検、アップデートまでのモノづくりの全過程をネットでつなぎ、モノづくりの効率化に留まらず、製品ライフサイクル全般に渡る顧客価値の最大化（全体最適）を各過程が連携して実現するコンピュータ主体のネットワーク技術。
- 生産ライン上の各作業をつなぎ、ロボット間の自律的協調によって完全自動化工場が実現。
- ライフサイクル全般に渡る製品情報や顧客価値情報をモノづくりの各過程が共有し、全過程が一体となって数値指標化された顧客価値の最大化を目指すモノづくり＝全体最適のモノづくりの実現。
- モノづくりのネットワーク化によって、設計現場が製品情報や顧客価値情報と直結し、改善設計が連続的に行われるようになり、エアーバックのような問題についても被害を最小化、さらには未然防止が可能となって、顧客価値最大化につながるようになる。
モノづくりのデータ活用技術
- モノづくりの企画から保守・点検、アップデートまでの各過程と機器より送られて来るネット上のデータを分析し、必要かつ有意義な情報を取り出して活用する技術。
- ロボットの稼働データの分析から異常を予測し、トラブルの発生を未然に防止したり、製品検査データの分析から不良品の発生箇所と原因を推定し、不良品発生を自動的に最小化する技術。
- 製品に取り付けられたセンサーからのデータを分析し、トラブル発生前に交換情報を顧客にて提示。これによって製品の使用状況に無関係に定められる部品交換時期を実稼働限界とすることができ、トラブルの未然防止と全体としての製品の実使用時間の延長を実現。