| 大会名称 |
|---|
| 2017年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017G |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| D-17 |
| セッション名 |
| ソフトウェアインタプライズモデリング |
| 講演日 |
| 2017/3/22 |
| 講演場所(会議室等) |
| 共通講義棟北 N503 |
| 講演番号 |
| D-17-4 |
| タイトル |
| 電力波形データからの作業パターン認識による工場の電力利用効率の向上 |
| 著者名 |
| ○神谷知貴, 遠藤雅也, 三木良夫, |
| キーワード |
| IoT |
| 抄録 |
| 地球温暖化防止のために製造業の電力利用効率を向上させる必要がある．本研究では製造機器から得られる電力波形を基に作業項目を認識する手法を検討した．実際の製袋機から得られた14ヵ月分のデータに対してSVMによる作業項目の判別を行う試行を行った．特徴量として作業にかかる合計時間と作業の電力振幅の大きい波の個数，作業の電力利用量の最大電力，作業の電力利用量の最小電力，1日の作業の連番，作業が機械のどこで行われていたのかを表す番号を使用することで，作業項目がわからないデータに対して約86%正常に判別を行う事ができた． |
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