経営・可視化 ・ 動きの型 ― 予測
歩留まり予測
不良の原因が特定できない。試行錯誤で歩留まりが上がらない。
- 1. 記録を集める
- 2. 効きぐあいを測る
- 3. 見込みを出す
- 4. 順番をつける
温度や速さなどの工程の条件と、そのときの良し悪しを集めます。
いまの値46
このままなら―で限界
図は自動で進みます。数字はしくみを見せるための例です。
中でやっていること
- 1
記録を集める
温度や速さなどの工程の条件と、そのときの良し悪しを集めます。
- 2
効きぐあいを測る
どの条件が結果とよく一緒に動いているかを計算します。
- 3
見込みを出す
これからの条件を入れると、不良になる見込みを数字で返します。
- 4
順番をつける
効いている条件を大きい順に並べ、どこから直すかを示します。
やること
工程条件と良否実績 → 不良確率を予測 → 効くパラメータを特定。
入れるもの
工程条件 ＋ 良否の実績
出てくるもの
不良確率 ＋ 効くパラメータ
わかること
効く条件から不良の真因を絞る→試行錯誤を減らして歩留まりを上げる。
やり方の選択肢
ローカル（教師あり学習・0円運用）
使っているAIの階層
② 従来型ML・画像処理
純numpy・歩留まり予測
向いている人
品質保証・生産技術