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J-GLOBAL ID：202202276894946671   整理番号：22A0736166

人工知能による柔軟な統計的工程管理について:分類管理図【JST・京大機械翻訳】

On flexible Statistical Process Control with Artificial Intelligence: Classification control charts

著者 (3件)： Boaventura Laion Lima (Federal University of Bahia, Department of Statistics, Salvador, Bahia, Brazil) ,  Ferreira Paulo Henrique (Federal University of Bahia, Department of Statistics, Salvador, Bahia, Brazil) ,  Fiaccone Rosemeire Leovigildo (Federal University of Bahia, Department of Statistics, Salvador, Bahia, Brazil)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 194  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 統計的方法は,システムまたはプロセスの合理的かつ定量的研究を可能にし,管理決定を支援する。統計的プロセス制御(SPC)は,統計を通してプロセスおよび製品の品質を測定,制御および改善するための標準方法論である。Walter A.1920年代に,対照チャートは,モニタリングプロセスのための最も一般的なSPCツールである。しかし,それらの年齢にもかかわらず,人工知能(AI)におけるそれらの適用は,最近,文献中に出現した。本論文では,SPCとAI技術を用いて,新しいプロセスモニタリングツールを提示した。クラスチャートと呼ぶ提案した分類制御チャートは,従来のSPCツールに対するよりロバストで柔軟な代替を提供する。パターンおよび診断問題を認識する能力に加えて,サンプルシナリオに関係なく,この新しいアプローチは,大規模なデータに関する市場シナリオおよびプロセスを予測する大規模でそのモニタリング機能を実行することができる。大規模数値シミュレーションにおける平均ラン長によるクラスチャートの性能を評価する。最後に,2つの実際のデータセットを用いて,分類データに対する提案した制御チャートの適用性を説明した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 図表 ,  品質 ,  制御 ,  監視 ,  統計的方法 ,  小売 ,  適応性 ,  *管理図 ,  *人工知能 ,  ロバスト性 ,  *SPC【工程管理】 ,  機械学習
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  プロセス監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 平均ラン長 ,  分類データ ,  管理図 ,  機械学習 ,  小売市場

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工知能 ,  統計的工程管理 ,  分類 ,  管理図