製造現場における正常/異常判定の考え方とデータ解析結果の使いこなし方

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本セミナーでは、品質不良や設備・工程の異常兆候を早期に捉えるために、データを用いた正常/異常の判断を行うための判定根拠や精度の限界について詳解し、現場で説明・活用するための実践ポイントを解説いたします。

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プログラム

この10年間、データサイエンスの活用が進み、異常検知など様々な目的で使われるようになりました。また各種ツールの充実、生成AIの登場により、高度なプログラミング能力がなくてもデータ解析が出来るようになりました。しかし、現場で活用するためにはツールの出力結果や生成AIの回答を鵜呑みにするのではなく、データ活用に詳しくない上司、同僚に自分の言葉で説明し、納得していただく必要があります。  本講演では、複雑な数式は使わず、データを用いて正常/異常の判別、異常値の検出に関し、各種手法はどのようにして判断していくのかを説明します。データからの判断は、あくまで機械が学習することによる経験則ですので100%の精度は得られませんが、その限界の中で如何に使いこなすのか、ということも説明します。

  1. 正常/異常をデータで判断するための基礎知識
    1. 教師あり学習、教師なし学習とは?
    2. 手法の複雑さと過学習
    3. 複雑さの選定
      • 交差検証法
    4. 判別機の性能評価
      • ROC曲線
  2. 正常/異常の判定例がある場合のデータ判別手法
    1. 線形判別
    2. 二次判別
    3. Support Vector Machine (SVM)
      1. ハードマージンとソフトマージン
      2. カーネルトリック
  3. 判定例が少ない場合に、いつもと違う状態を見つける方法
    1. 正規分布を用いた異常検知:単変量の場合
    2. 正規分布を用いた異常検知:多変量の場合
      1. マハラノビスの距離
      2. MT法の問題点と解決策
    3. Local Outlier Factor
    4. One Class SVM
    5. 時系列モデルにおける異常検知
      1. 変化点検知
      2. Change Finder
  4. 判定結果の限界を踏まえた現場での使いこなし方

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