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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-29 15:20 生産設備の制御入出力信号に対する工程分割学習方式の検討 ○中原大貴・柴田昌彦・小林 毅（三菱電機）  MSS2021-79 NLP2021-150 |
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| 抄録 | （和） | 生産現場でのトラブル発生時には、迅速な原因究明が求められる。著者らはこれまで、制御入出力信号の正常パターンのみをTime Delay Neural Networkによって機械学習し、信号の予測モデルを構築することで、トラブル発生時の非定常な信号変化を検出する方式を提案してきた。本稿では、学習時間短縮と必要な学習データの削減を目的とした工程分割学習方式について報告する。評価の結果、提案方式を利用することで学習時間短縮と必要な学習データの削減を実現できることを確認した。 |
| （英） | When a problem occurs at a production line, the cause should be found out immediately. The authors have proposed a predictive method to detect anomalous signal changes caused by production problems. The prediction model is constructed by machine learning of only normal patterns of digital input-output signals with Time Delay Neural Network. In this paper, we report a process division learning method to shorten the learning time and reduce the amount of required training data. With the result of evaluation, we conclude that the proposed method could shorten the learning time and reduce the required training data. | |
| キーワード | （和） | ファクトリーオートメーション（FA） / 非定常検出 / Time Delay Neural Network / ビット信号 / / / / |
| （英） | Factory Automation(FA) / Anomaly Detection / Time Delay Neural Network / Bit Signal / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 443, MSS2021-79, pp. 127-132, 2022年3月. | |
| 資料番号 | MSS2021-79 | |
| 発行日 | 2022-03-21 (MSS, NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MSS2021-79 NLP2021-150 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS NLP |
| 開催期間 | 2022-03-28 - 2022-03-29 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | MSS, NLP, Work In Progress (MSS only), and etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MSS |
| 会議コード | 2022-03-MSS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 生産設備の制御入出力信号に対する工程分割学習方式の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Process Division Learning Method for Input-Output Signals of Production Equipment |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ファクトリーオートメーション（FA） / Factory Automation(FA) |
| キーワード(2)（和/英） | 非定常検出 / Anomaly Detection |
| キーワード(3)（和/英） | Time Delay Neural Network / Time Delay Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | ビット信号 / Bit Signal |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中原 大貴 / Daiki Nakahara / ナカハラ ダイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柴田 昌彦 / Masahiko Shibata / シバタ マサヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 毅 / Tsuyoshi Kobayashi / コバヤシ ツヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-29 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MSS |
| 資料番号 | MSS2021-79, NLP2021-150 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.443(MSS), no.444(NLP) |
| ページ範囲 | pp.127-132 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-21 (MSS, NLP) |
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