| 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 |
| D-20 |
| セッション名 |
| 情報論的学習理論と機械学習 |
| 講演日 |
| 2023/3/8 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館 2401教室 |
| 講演番号 |
| D-20-13 |
| タイトル |
| 教師無し学習を活用した現場パターン抽出方式の基礎検討 |
| 著者名 |
| ○芹澤靖隆, |
| キーワード |
| 教師無し学習, パターン抽出, サイクルタイム |
| 抄録 |
| 労働力不足が深刻な課題として顕在化している中，DX活用による業務改善/現場効率化が推進されているが，現場適用時のSI工数増大が導入障壁となっている。例えば製造現場に設置したセンサのデータと機械学習/AIを活用してロス要因を分析し，解決策を現場へ迅速にフィードバックすることが必要だが，モデル学習に対するアノテーション作業の膨大な工数がボトムネックとなっている。本研究ではこの課題を解決するため，製造現場工程のサイクルタイム検出を題材とし，認識AIモデルの中間層データから現場画像の特徴量を抽出してクラスタリング分析し，クラスタIDのシーケンス情報のみを学習する方式を検討した。 |
| 本文pdf |
|
PDF download
|