文献

J-GLOBAL ID：201702218254007174   整理番号：17A1943597

データマイニングを活用したモノづくりの意思決定支援

Decision Aiding of Manufacturing Using Data-Mining

著者 (1件)： 児玉紘幸 (岡山大学)
資料名： 精密工学会誌(Web)  (Journal of the Japan Society for Precision Engineering (Web))
巻： 83  号： 11  ページ： 1014-1017(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0462A  ISSN： 1882-675X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： IoT技術の様々製造への応用が試みられ,データマイニング(DM)が増々注目されている。本稿は,現場から得られたビッグデータを一元管理し,傾向を抽出するDM手法に注目し,代表的DM手法の特徴や製造への適用を検討し,具体例として工具カタログデータにDM法を適用した意思決定支援システムを述べた。DMにおける解析手法として,データのグルーピング,特徴抽出及び予測を概説した。工具意思支援システムは工具データのグルーピング,特徴抽出及び予測から成る。

シソーラス用語： *データマイニング ,  製造 ,  *意思決定支援システム ,  *工具 ,  特徴抽出 ,  予測技法 ,  データ解析 ,  相互接続 ,  製造業 ,  データ ,  *データ処理
準シソーラス用語： IoT ,  グルーピング ,  ビッグデータ ,  物作り

分類 (1件)： 情報処理一般  (JE15010U)

引用文献 (6件)：

• 1) H. Kodama, T. Hirogaki, E. Aoyama and K. Ogawa : Proposal of Ball End-milling Condition Decision Methodology Using Datamining from Tool Catalog Data, Journal of Precision Engineering, 79, 10 (2013) 964-969.
• 2) K.B. Irani, J. Cheng, U.M. Fayyad and Z. Qian : Applying Machine Learning to Semiconductor Manufacturing, IEEE Expert, 8, 1 (1993) 41-47.
• 3) G. Christine and D. Alan : Knowledge Discovery from Industrial Database, Journal of Intelligent Manufacturing, 15 (2004) 29-37.
• 4) W. Sakarinto, H. Narazaki and K. Shirase : A Knowledge-based Product Model Data for Integrating CAM-CNC Operation, LEM21, (2009) 95-100.
• 5) T. Sakuma, T. Hirogaki, E. Aoyama and H. Kodama : Proposal of tool catalog data mining process with maximal information coefficient MIC, Proc of JSPE, (2017).

タイトルに関連する用語 (4件)： データマイニング ,  活用 ,  モノづくり ,  意思決定支援