アルミニウムの圧延プロセスにおける慢性不良発生要因の解析
書誌事項
- タイトル別名
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- Cause Analysis of Chronic Defects in Aluminum Rolling Process
- Modelling by Bayesian Network
抄録
<p>アルミニウムの圧延プロセスにおいて発生する不良は、突発不良と慢性不良の2種類に区別することができる。突発不良は製造プロセス中の変化点が原因となって発生する不良であり、不良発生時の変化点の調査によって容易に対策が検討可能である。一方、慢性不良は断続的に発生し、複合要因に起因する可能性があるため人間の判断のみによる要因解明が困難である点が課題である。 そこで、本報告では、圧延プロセスにおける慢性不良発生要因の解明を目的としてベイジアンネットワークによる慢性不良発生要因のモデル化を試みた。その際、圧延プロセスにおけるセンサーデータと、人の知識を基に作成したアルミニウム材料内部の状態を表す変数を解析に用いた。 本手法により、慢性不良発生メカニズムに関するベイジアンネットワークモデルを構築することができた。また、本モデルを用いて感度分性を行うことにより、慢性不良を低減できる可能性のある条件が示された。</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2021 (0), 2H3GS3b04-2H3GS3b04, 2021
一般社団法人 人工知能学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390006895525066752
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- NII論文ID
- 130008051571
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可