| 大会名称 |
|---|
| 2023年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023G |
| 開催年 |
| 2023 |
| 発行日 |
| 2023-02-28 |
| セッション番号 |
| A-8 |
| セッション名 |
| 信号処理 |
| 講演日 |
| 2023/3/8 |
| 講演場所(会議室等) |
| 3号館 3404教室 |
| 講演番号 |
| A-8-14 |
| タイトル |
| セル型生産方式のアンサンブル学習型生産数予測 |
| 著者名 |
| ◎大野隼大, 小林 凌, 石垣 綾, 田邉 造, |
| キーワード |
| IoT, セル型生産方式, 機械学習, 生産数予測, 可視化 |
| 抄録 |
|
本論文は，セル型生産方式における各機械の稼働状態から生産数を予測する手法を提案している． 提案手法は， (Step 1) 工場の各機械に設置した独自 IoT deviceのセンサデータを Zigbee 通信によって工場サーバへ送信する．次いで， (Step 2) 工場サーバはインターネット経由でメインサーバに送信した後に， メインサーバが各機械の稼働状況を帯グラフとして可視化する． (Step 3) アンサンブル学習の中でも高速処理可能なLightGBMを用いた生産数予測をしている． 提案手法の特徴は，各機械の生産能力の現状把握と未来予測により作業者への支援を可能なことである． |
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