予測モデルを利用した生産条件の決定手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MZK24005

グループ名: 【D】産業応用部門 ものづくり研究会

発行日: 2024/03/12

タイトル(英語): Optimization for determining production conditions using predictive models

著者名: 金田 龍哉(富士電機),島崎 祐一(富士電機),飯坂 達也(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Ryuya Kaneda(Fuji Electric),Yuichi Shimasaki(Fuji Electric),Tatsuya Iizaka(Fuji Electric),Tetsuro Matsui(Fuji Electric)

キーワード: 構造化ニューラルネットワーク|品質予測|最適化|説明可能なＡＩ|Structured Neural Network|Quality prediction|Optimization|Explainable AI

要約(日本語): 製造プラントでは製品の目標品質を達成する操業計画が必要となる。近年ではAI予測モデルと最適化を組み合わせ，プラントの操業計画を作成するアプローチが検討されている。しかし，予測結果の根拠を出力できない問題と，最適化により操業計画が通常の運用傾向から逸脱する問題があった。そこで本稿では予測根拠を出力できる構造化Neural Networkと運用傾向から逸脱するとペナルティを加える最適化手法を組み合わせる方法を提案する。

要約(英語): This paper proposes a method for determining production conditions in manufacturing production plants. The method utilizes structured neural networks to estimate quality values, and implements an optimization approach that penalizes production conditions when they deviate from the normal range. Simulation results confirmed the proposed method’s effectiveness, achieving target quality and output production conditions similar to actual operating results.

本誌: 2024年3月15日ものづくり研究会

本誌掲載ページ: 19-24 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,139 Kバイト