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2016年

研究テーマ

IoT/CPS【設計・製造技術】

生産現場のデータを有効活用するために
生産現場のデータを有効活用するために生産現場のためのセンシングデータマネジメント●●プロセス機器の「あるべき稼働状況」を正しく認識するセンサ・情報処理技術●● 適切なセンシングデータに基づいた異常検知技術を構築●● MT(Mahalanobis-Taguchi) 法の改良により基準とすべき状態を効率的に定義従来計測できなかった状態を高感度にセンシング従来計測できなかった状態を高感度にセンシング・ワイヤボンディングの接合プロセス診断への適用・ワイヤボンディングの接合プロセス診断への適用・非破壊計測のために薄型AEセンサを活用・非破壊計測のために薄型AEセンサを活用高温環境下でのセンシングが可能高温環境下でのセンシングが可能プロセス環境を乱さないプロセス環境を乱さない・検出信号からの接合状態診断・検出信号からの接合状態診断MT (Mahalanobis-Taguchi) 法の改良MT (Mahalanobis-Taguchi) 法の改良・データサイズ(標本数)が十分に確保できない場合への対応・データサイズ(標本数)が十分に確保できない場合への対応・アンサンブル学習の導入・アンサンブル学習の導入「あるべき状態」をより確からしく定義「あるべき状態」をより確からしく定義小標本時の判別性能を改善小標本時の判別性能を改善判別性能バラつきの低減判別性能バラつきの低減・ローカル側データ資産の有用化・ローカル側データ資産の有用化● 関連技術分野:計測技術、センサ、データマイニング、非破壊検査、診断● 連 携 先 業 種:製造業(機械)、製造業(その他製品)、情報・通信業