確率推論による製造ビッグデータの不具合分析
【AIによる製造に関わる複雑な因果関係の効率的分析】

技術概要

  • 確率推論(AI)によって製造ビッグデータにおける複雑な因果関係を分析して、不具合や欠陥の原因を定量的に究明する。
  • 数値データ、製造理論、および製造技術者のノウハウ(不具合報告)による複合データベースにより、多様な情報による分析を行う。

活用のポイント

  • 製品欠陥や製造工程の不具合ビッグデータから
    その原因を短期間に究明!

従来の問題点

  • 製造ビッグデータは蓄積されているが不具合分析に
    有効活用されていない。
  • 従来の統計解析手法では、複数の不具合と複数の原因間の
    定量的分析には不十分であり、多大な時間と労力が必要であった。

解決したポイント

  • 大量データの分析のみでなく推論(AI)する事により、
    より的確・効率的に不具合分析を可能とする。
  • 特徴抽出やオントロジーによる絞りこみにより、高精度の推論を
    可能とする。

図解

発明者コメント

北村 章(工学研究科)、濵本 絋希(工学研究科)

製造に関わる情報は、製造理論、各種数値データ、および製造技術者のノウハウで構成されている。これらを複合データベースとした分析が有効と
考えます。
また、確率推論では、これらの情報から分析モデルを構築して推論を行う事から、本発明は、従来に比べて、より精緻な分析を短期間で
可能とすると考えます。

ライセンス情報

①開放特許情報DB登録番号L2017002075
②特許番号
③公開番号特開2018-163622
④出願番号特願2017-061991
⑤出願日2017年3月27日
⑥発明の名称製造不良原因の探索支援方法及び情報処理装置
⑦特許権者国立大学法人鳥取大学
⑧代表発明者北村 章、濵本 絋希
⑨実施許諾・譲渡■許諾□譲渡
⑩共同開発研究の意思■有□無
⑪サンプルの提供□有■無
⑫技術指導■有□無
⑬実施実績□有■試作
□実験□無
⑭事業化実績□有■無
⑮実施許諾実績□有■無