抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
第四次産業革命と呼ばれる,工業プロセスのディジタル化は,多くのプロセス変数の測定値を含むデータの大容量の利用可能性をもたらした。これはプロセス変動とその影響品質と性能に関するより深い洞察を得るために新しい機会を提供した。製造設備は既にプロセス変動性を研究し,実験の設計(DOE)と六シグマのような方法論による改善機会を見つけるためにデータ駆動アプローチを用いた。しかし,現在のアプローチは近代的製造システムの複雑さをモデル化するのに適切ではなく,これらのシステムは多数の変数の間の非線形相互作用を示した。本論文ではプロセスのロバスト性を改善するための方法論を提案した。この方法は因子の新しい許容限界を発見するための応答の分位数のノンパラメトリック推定を使用した。この方法は直線性の厳しい仮定をしないで,応答変位値に及ぼす共変量の相互作用効果を見出すのに良好に作動した。入力の変動を許容するが,許容できる品質を持つプロセスの能力として定義される,プロセスのロバスト性は,新しい許容限界に関連する尤度比(LR)の計算により測定される。この推定の不確実性は,ブートストラップ法を用いたシミュレーションにより定量化した。この論文の目新しい寄与は低合金鋳造に適用した公差合成問題への分位点回帰と尤度比の適用である。プロセス変動の原因に関する新しい洞察を得て,新しい製品特異的プロセス知識を発見するためのデータ駆動アプローチを用いた複雑な製造工程のモデリング挙動における方法論の妥当性を示した。産業4.0予測分析を実施に向かって理論と応用の間のギャップの橋渡しに寄与した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】