2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

講演情報

インタラクティブセッション

[4Rin1] インタラクティブ2

2020年6月12日(金) 09:00 〜 10:40 R01会場 (jsai2020online-2-33)

[4Rin1-80] 事業・世代を越えた知識共有のための製造現場ビッグデータからの専門用語獲得

〇厚味 昌和1、平野 徹1、中村 耕平1 (1.株式会社デンソー)

キーワード:機械学習

デンソーは,世界中に130を超える生産工場を有しており,この長い歴史の中で,日々の生産活動や改善活動を通して膨大なモノづくりのナレッジを培ってきた.しかし,生み出された有益なナレッジは膨大であり,かつ,表現が多様なため限られた範囲での利活用に留まっているのが実態である.そこで,先人が脈々と培ってきた有益なナレッジを事業や世代を越えて共有可能なシステムを開発することで生産性向上に貢献することを目指している.最初のステップとして,経験の浅い保全員が膨大な知識から有効なナレッジを簡単に取得することができる検索サービスを開発中である.検索機能を実現するためには,熟練者が膨大な工数をかけて用語辞書を作成することが必要であるが,本研究では,機械学習を活用して大量の設備復旧履歴データの中から検索に必要な用語を自動獲得することを検証し,人による用語獲得と同等以上の精度で60%の工数削減を実現したため報告する.

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