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J-GLOBAL ID：201502200869292841   整理番号：15A1304956

状態変化追跡方法の提案とその利活用に関する一考察

Development and Usage of Process State Transition Tracking Method for Successive Data

著者 (2件)： 竹本康彦 (県立広島大学) ,  有薗育生 (岡山大学)
資料名： 日本経営工学会論文誌  (Journal of JIMA. English Issues)
巻： 66  号： 3  ページ： 240-248 (J-STAGE)  発行年： 2015年 
JST資料番号： F0241B  ISSN： 1342-2618  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 工程で製造される製品には必ずバラツキが存在する.このバラツキをもったデータにおいて,工程の状態変化をモニタリングし工程の異常を検知する方法として管理図が知られている.管理図が工程異常を検知したとき,異常検知時点から遡り,どの時点で,どのような原因により工程異常がもたらされたのかを究明することは,工程管理上において重要な課題である.本研究では,工程異常の検知後,バラツキをもったデータの中から工程状態の変化点や工程異常に至るまでの状態変化の軌跡を抽出する状態変化追跡方法を提案する.さらに,管理図の運用段階において,提案する状態変化追跡方法を管理図と併用して工程状態をモニタリングすることによる新たな工程管理のアプローチの可能性について言及する.(著者抄録)

シソーラス用語： *管理図 ,  *工程管理 ,  *最尤法 ,  標準 ,  *情報量 ,  分散【variance】 ,  変化 ,  異常 ,  監視 ,  標本抽出 ,  ばらつき ,  変化点検出 ,  プロセス監視
準シソーラス用語： 情報量基準 ,  変化点検知 ,  工程監視 ,  サンプリング【統計】

分類 (1件)： 統計的品質管理  (KB04030W)

引用文献 (16件)：

• [1] MONOist(2013年8月19日掲載記事):“日本IBM,生産設備などの測定データを分析し,予防保全を支援するソリューションを提供”,http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1308/19/news042.html(2014年9月23日確認)
• [2] MONOist(2014年4月22日記事):“モノづくりをビッグデータ分析!富士通がオムロン草津工場で実証実験開始”,http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1404/22/news067.html(2014年9月23日確認)
• [3] 山西健司:「データマイニングによる異常検知」,共立出版 (2009)
• [4] 鈴木英明,内山宏樹,湯田晋也:“データマイニングによる異常検知技術”,オペレーションズ・リサーチ, Vol. 57, No. 9, pp. 506-511 (2012)
• [5] 日本規格協会編:「JIS-品質管理」,日本規格協会 (2009)

タイトルに関連する用語 (3件)： 追跡 ,  提案 ,  活用