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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-02-14 15:10 AIによるプラスチック射出成形不良の原因分析と発生予測 ○木下大輝（静岡理工科大）・荒津有希（愛工業株）・富樫 敦（静岡理工科大）・野口正一（応情研）  SWIM2024-26 |
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| 抄録 | （和） | 射出成形は、溶かしたプラスチックを型に押し込んで冷却・固化させる成形方法であり、多くの産業で重要な製造プロセスである。しかし、不良品の発生は製造効率の低下やコスト増加の要因となる。本研究では、AI技術を活用して射出成形における不良品の原因分析と発生予測を行う。実験ではランダムフォレスト、OneClassSVM、Isolation Forestなどのモデルを使用したが、不良品の予測に失敗した。一方、リッジ回帰、決定木、NNは再現率が高いものの、過剰な予測が多いため、適合率が低い。AEを使用することで適合率や再現率が向上したが、元データの不良率が低いため過学習が発生した。今後はデータバランスの改善やハイパーパラメータの調整によって、不良予測の精度向上が求められる。 |
| （英） | Injection molding is a crucial manufacturing process, but defects are a problem. This study aims to predict defects in injection molding using AI technology. Various models, including Random Forest, OneClassSVM, Isolation Forest, Ridge Regression, Decision Tree, NN, and AE, were evaluated. Ridge Regression, Decision Tree, and NN had high recall but low precision. AE improved both precision and recall, but overfitting was observed. Future work requires improving data balance and hyperparameter adjustments. | |
| キーワード | （和） | 不良予測 / 原因分析 / / / / / / |
| （英） | defect prediction / cause analysis / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 371, SWIM2024-26, pp. 48-54, 2025年2月. | |
| 資料番号 | SWIM2024-26 | |
| 発行日 | 2025-02-07 (SWIM) | |
| 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 | SWIM2024-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SWIM |
| 開催期間 | 2025-02-14 - 2025-02-14 |
| 開催地（和） | オンライン開催 (Zoom) |
| 開催地（英） | Online (Zoom) |
| テーマ（和） | ビジネス評価と信頼性,学生セッション,一般 |
| テーマ（英） | Business Valuation and Reliability,Student Session,GeneralBusiness Valuation and Reliability,Student Session,GeneralBusiness Valuation and Reliability,Student Session,GeneralBusiness Valuation and Reliability,Student Session,General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SWIM |
| 会議コード | 2025-02-SWIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | AIによるプラスチック射出成形不良の原因分析と発生予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | AI-based prediction of defects in plastic injection molding |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 不良予測 / defect prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 原因分析 / cause analysis |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 木下 大輝 / Daiki Kishita / キシタ ダイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 静岡理工科大学 (略称： 静岡理工科大) Shizuoka Institute of Science and Technology (略称： SIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒津 有希 / Yuki Aratsu / アラツ ユウキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 愛工業株式会社 (略称： 愛工業株) Ai Kogyo Co., Ltd. (略称： i Co., Ltd.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 富樫 敦 / Atsushi Togashi / トガシ アツシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 静岡理工科大学 (略称： 静岡理工科大) Shizuoka Institute of Science and Technology (略称： SIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野口 正一 / Shoichi Noguchi / ノグチ ショウイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | (公)仙台応用情報学研究振興財団 (略称： 応情研) Sendai Foundation for Applied Information Sciences (略称： SFAIS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-02-14 15:10:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | SWIM |
| 資料番号 | SWIM2024-26 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.371 |
| ページ範囲 | pp.48-54 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2025-02-07 (SWIM) |
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