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J-GLOBAL ID：202202222454382213   整理番号：22A1104330

全装置有効性性能を予測するためのBayesリッジ回帰の利用【JST・京大機械翻訳】

Using Bayesian Ridge Regression to predict the Overall Equipment Effectiveness performance

著者 (3件)： Imane Mjimer (Universite Hassan II Casablanca, Ecole Normale Superieure de l’Enseignement Technique,Laboratoire Signaux, Syste ́mes Distribue ́s et Intelligence Artificielle,Mohammedia,Morocco) ,  Aoula Es-Saadia (Universite Hassan II Casablanca, Ecole Normale Superieure de l’Enseignement Technique,Laboratoire Signaux, Syste ́mes Distribue ́s et Intelligence Artificielle,Mohammedia,Morocco) ,  Achouyab El Hassan (Universite Hassan II Casablanca,Laboratory of Condensed Matter Physics and Renewable Energies, Faculte des Sciences et Techniques Mohammedia,Mohammedia,Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： IRASET  ページ： 1-4  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 市場において競争力があるために,各企業は生産システムにおけるすべての種類の廃棄物を減らしようと試み,この理由のために,会社は企業性能を測定するために使用される重要な性能指標に置くことを試み,使用する良い指標の1つは総合的設備有効性(OEE)である。本研究は,データの重要なサイズを扱う能力によって知られている教師つき機械学習技術を用いてOEEを予測し,教師つき学習技法がデータを処理することを助け,企業パフォーマンスの軌跡を知らせることを意図する。本事例では,Bayesリッジ回帰アルゴリズムを用いた。この技術を適用する結果は99%以上の非常に高い精度を示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  企業業績 ,  生産システム ,  廃棄物 ,  教師つき学習 ,  有効性
準シソーラス用語： 教師付き機械学習 ,  リッジ回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 有効性 ,  予測 ,  リッジ回帰