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

ライセンス情報
①開放特許情報DB登録番号 | L2017002075 | |
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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 |
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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 |
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。