製品品質改善および操業安定化のための生産プロセスのモデル化・最適化手法の開発

本研究では生産プロセスの操業安定化および品質管理・改善を目的としたモデリング手法の開発を行った.特に,以下の問題点について研究を進めた.1)既存の研究では,解析対象の装置はユニークなものとして扱っていた.しかし,同じ装置を並列で用いている場合,スペックは同一でも実際には個体差があるため,従来は個々の装置に対してモデルを構築する必要があった,よって,個体差を考慮した統計モデル構築手法の開発が必要であった.2)どのような装置でも経年による性能変化は起こりうるため,これまでは良い予測が可能であった統計モデルの精度が低下してしまうことがある.そのため,装置の経年変化に対応できる統計モデル更新手法が求められていた上記の問題の問題を解決するため,本研究では測定データの相関関係の違いに着目したパターン認識アルゴリズムの開発を行い,新たなアルゴリズムを提案した.アルゴリズムを以下に示す.i)測定データの変数間の相関関係の違いに基づいてサンプル間の類似度を求めて隣接行列を定義し,サンプル間の関係を表現するグラフを構築する.ii)構築されたグラフを,スペクトラルクラスタリングを用いてクラスタリングする.iii)各クラスで統計モデルを構築する.本研究では,開発したパターン認識手法を用いた統計モデル更新手法を提案し,化学プロセスを対象としたケーススタディを通じて,その有効性を示した.本研究の成果としては,査読付雑誌に1報掲載されたのみならず,国内にて特許出願を行った.

本研究では生産プロセスの操業安定化および品質管理・改善を目的としたモデリング手法の開発を行った.特に,以下の問題点について研究を進めた.1)既存の研究では,解析対象の装置はユニークなものとして扱っていた.しかし,同じ装置を並列で用いている場合,スペックは同一でも実際には個体差があるため,従来は個々の装置に対してモデルを構築する必要があった,よって,個体差を考慮した統計モデル構築手法の開発が必要であった.2)どのような装置でも経年による性能変化は起こりうるため,これまでは良い予測が可能であった統計モデルの精度が低下してしまうことがある.そのため,装置の経年変化に対応できる統計モデル更新手法が求められていた上記の問題の問題を解決するため,本研究では測定データの相関関係の違いに着目したパターン認識アルゴリズムの開発を行い,新たなアルゴリズムを提案した.アルゴリズムを以下に示す.i)測定データの変数間の相関関係の違いに基づいてサンプル間の類似度を求めて隣接行列を定義し,サンプル間の関係を表現するグラフを構築する.ii)構築されたグラフを,スペクトラルクラスタリングを用いてクラスタリングする.iii)各クラスで統計モデルを構築する.本研究では,開発したパターン認識手法を用いた統計モデル更新手法を提案し,化学プロセスを対象としたケーススタディを通じて,その有効性を示した.本研究の成果としては,査読付雑誌に1報掲載されたのみならず,国内にて特許出願を行った.