| 研究課題/領域番号 |
17K01253
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
川村 大伸 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50548261)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | スクリーニング実験 / 実験計画法 / 管理図 / 異常検知 / モニタリング / 過飽和計画 / ボックスメイヤーメソッド / 品質管理 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は昨年度に得られた研究成果を学会や研究会などで積極的に発表し，聴講者から頂いたフィードバックを基にしながら研究を進めた．
スクリーニング実験のための実験計画法に関する研究では，昨年度までは2水準過飽和計画のデータ解析手法に着目し，改良版ボックス・メイヤーメソッドの使用を提案してその有用性を示した．過飽和計画の研究は，計画の構成方法と解析手法を分けて研究している先行研究が多数を占めているが，解析手法の性能は使用する計画に依存するため，実用性を考慮するならば計画と解析手法を別々に検討することは好ましくない．したがって，本年度は過飽和計画と解析手法を組み合わせた場合の検討を主に行い，過飽和計画の中でもより柔軟に計画を構成することが可能となるベイジアンD最適過飽和計画と改良版ボックス・メイヤーメソッドあるいはボックス・メイヤーメソッドとの組み合わせによるスクリーニング実験が有用であることが明らかとなった．
多品種少量生産の製造工程で使用する管理図の研究では，治具の摩耗などによって下降傾向のデータが得られることが多いことから，このような傾向のあるデータを使用した工程モニタリングに有用な手法として階層ベイズ管理図を開発し，従来の管理図よりも性能の向上を達成することができた．ここでの性能向上とは，従来の管理図では取り扱うことができなかった傾向のあるデータを用いることを可能とした適用範囲の拡大と，パラメータの推定精度向上による検出力向上を指す．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予定通りの成果が出ているため．
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| 今後の研究の推進方策 |
サービス業と製造業のどちらにも役立つビッグデータを活用した予測手法の開発に取り組む．
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