内容紹介

近年，製品ライフサイクルが短くなり，顧客の製品品質に対する要求が厳しくなるなか，いかに短期間で製品品質や歩留りを改善するかが，様々な産業において重要な課題となっている．これまで多くの場合に，運転員の経験や勘に依存して問題解決を図ってきたが，製造プロセスに最大限の性能を発揮させるためには，より合理的な手法が必要である．そこで注目されているのが統計的アプローチである．これまでにも相関解析などのデータ解析手法は現場で利用されてきたが，近年，高性能なデータベースや新しい統計的手法が比較的容易に利用できるようになり，統計的アプローチの産業プロセスへの適用が急速に進んでいる． 本講演では，品質実現力・生産技術力の強化に役立つ代表的なデータ解析手法を簡単に説明したのち，１）異常検出・異常診断を実現するための多変量統計的プロセス管理，２）オンライン測定できない製品品質を推定するためのソフトセンサー，３）製品品質と操業条件を結び付ける統計的モデルを核とする品質改善技術について，その基本概念と産業応用事例を述べる．また，石油化学，鉄鋼，半導体など数多くの企業とこれまでに取り組んできた産学共同研究の経験から，学界および産業界双方の課題について私見を述べる．

詳細情報

刊年

2006

形態

電子化映像資料(1時間32分4秒)

シリーズ名

情報科学研究科・ゼミナール講演 ; 平成18年度

注記

講演者所属: 京都大学大学院工学研究科化学工学専攻助教授

講演日: 平成18年10月27日

講演場所: 情報科学研究科大講義室

標題言語

日本語 (jpn)

本文言語

日本語 (jpn)

著者情報

加納, 学 (カノウ, マナブ)