ベイジアンネットワークとテキストマイニングを用いた不良原因探索支援システム

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS3-3

グループ名: 【C】平成29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: 2017/09/06

タイトル(英語): Defect cause search support system using Bayesian network and text mining

著者名: 山下 貴史(鳥取大学)

著者名(英語): Takahumi Yamashita()

キーワード: ベイジアンネットワーク|テキストマイニング|原因推定|不良原因|特徴選択形態素解析|Bayesian network|text mining|cause estimation|failure analysis|feature selectionmorphological analysis

要約(日本語): 従来の不良原因探索支援システムは，数値情報の統計解析に留まっており，技術者の主観的な情報を含んだテキスト情報は十分に活用されていない．そこで数値情報とテキスト情報を解析に用いることを目的として，特徴選択を行った数値情報と形態素解析を用いて分類したテキスト情報の両方を用いてデータベースを構築し，ベイジアンネットワークとテキストマイニング手法の利用により不具合原因の探索を行う．本システムにより，数値データから不良が多発する原因となっている装置や不良の特性と関係するパラメータを抽出する．さらに，抽出された情報を用いてテキストデータを分析し，不良原因と同時に出現する単語に着目することで，該当する装置の前後の設備で不良が頻発する新たな装置を見出すことができるなどの新たな知見を得た．

PDFファイルサイズ: 412 Kバイト