[2I4-GS-2] 機械学習: 異常検知

[2I4-GS-2-04] 生産工程における不良要因検知

〇大坪 洋介¹、大谷 直也¹、近末 恵美¹、杉山 将^2,3 (1. （株）ニコン　研究開発本部　、2. 理化学研究所　革新知能統合研究センター、3. 東京大学　新領域創成科学研究科)

キーワード：生産工程、不良要因検知、シミュレータ

精密機器の量産の工程では，ときに設計仕様を満たさない不良品が発生する．本研究は，生産工程の最終段階で取得された正常時の製品の性能データと異常時の性能データから，不良要因となる部品パラメータを検知することを目的とする．量産品の場合，工程の上流にある部品パラメータのデータはほぼ取得できず，また数百の部品がロット単位で管理されている．そこで本研究は，生産工程シミュレータと密度比推定を利用した不良要因手法を提案する．数値実験によって手法の適用範囲を明らかにし，実際の工程で取得されたデータに手法を適用した．得られた結果は，設計情報のドメイン知識と比較し合理的なものであった．