多変量データ解析を用いた設備データ分析による不良要因特定

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS14-3

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): Fault Diagnosis by use of Multivariate Data Analysis in Equipment data

著者名: 一色 昭寿(シャープ),豊島哲朗 (シャープ)

著者名(英語): Akitoshi Isshiki(Sharp Corporation),Tetsuroh Toyoshima(Sharp Corporation)

キーワード: 多変量データ解析|不良要因特定|品質管理品質管理|Multivariate Data Analysis|Fault Diagnosis|Quality Control

要約(日本語): 多変量データ解析で算出した統計量を用いて異常検知し、その寄与プロットを用いることで不良の要因特定が実現されている。しかし、統計量で検知する異常と品質検査での不良とが一致しないために、正確な要因の特定ができない場合がある。そこで、品質検査での合格品と不合格品の統計量への寄与の比を用いることにより、分析精度を向上させた。　また、大量生産を行う工場には同一処理を行う設備が多数使用されている。その際、設備の固体差を考慮するならば設備毎にデータ分析をする必要があるが、各設備の製造条件を異なる別個のデータとして扱えるようデータ加工することで、一度に要因となる設備と条件を特定できることを確認した。

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