薄板製品の品質予測手法と最適データ構造について

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MZK16009

グループ名: 【D】産業応用部門 ものづくり研究会

発行日: 2016/10/28

タイトル(英語): Quality prediction methods and optimal data structures regarding thin iron plate.

著者名: 大江 隆徳(ワイ・ディ・シー)

著者名(英語): Ooe Takanori(YDC Corporation)

キーワード: ＩｏＴ|ビッグデータ|データウェアハウス|品質予測|薄板|トレーサビリティ|IoT|BigData|Data Warehouse|QualityPrediction|Thin iron plate|Traceability

要約(日本語): 製品品質向上の取組みの1つに品質予測をあげる企業も多くなってきている。しかし、予測手法とデータの乖離や最適パターンの検証に多大な時間を要する事象もあり、想定の成果が出ない問題に直面することも少なくない。本稿では、鉄鋼製品の中でも最重要製品の1つである薄板製品を対象とし、予測パターン検証の迅速化、予測の最適なデータ構造を紹介する。

要約(英語): Quality prediction methods and optimal data structures regarding thin iron plate.More companies mention the quality prediction for the product quality improvement.However, quite a few companies get no expected result because of the difference between the prediction methods and the actual data or enormous time for verification of the optimum pattern. This study provides “the faster prediction pattern verification”,“the optimal data structure of the prediction”concerning the thin iron plate.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 797 Kバイト