{"product_id":"ieej-zt184176","title":"加工組立型製造装置を対象にしたデータ解析効率化のための一検討","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e4-176\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2018\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Study of Efficient Data Analysis Methodology for Processing and Assembly-Type Manufacturing Equipment\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e太田 雄也(オムロン),宮本 幸太(オムロン),鶴田 浩輔(オムロン)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYuya Ota(OMRON Corporation),Kota Miyamoto(OMRON Corporation),Kosuke Tsuruta(OMRON Corporation)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e特徴選択,機械学習,要因分析,インダストリアルIoT\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e製造現場におけるIoT(Internet of Things)の普及にともない、データ解析を現場改善に活用するニーズが高まっている。しかし、製造装置に造詣が深く、データ解析のスキルを保有する人材の不足が、データ活用推進の課題となっている。上記課題の解決のため、本稿では加工組立型製造装置を対象とした、現場改善に向けたデータ解析を効率的に行う仕組みを検討した。特に、製造装置の異常に対する要因分析について、装置動作毎の特徴抽出と機械学習による変数選択を用いて効率化を試みた。社内工場の製造装置に対して効率化の仕組みを用いて解析し、異常に対する因果関係を特定した事例を報告する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e526 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46401564999919,"sku":"IEEJ-ZT184176-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_2177e377-6117-47de-a503-1f570c8beb6f.png?v=1744948271","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt184176","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}