論文の概要: Root Cause Analysis in Lithium-Ion Battery Production with FMEA-Based
Large-Scale Bayesian Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03610v2
- Date: Mon, 15 Jun 2020 13:49:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-25 04:21:18.384591
- Title: Root Cause Analysis in Lithium-Ion Battery Production with FMEA-Based
Large-Scale Bayesian Network
- Title（参考訳）: FMEAに基づく大規模ベイズネットワークによるリチウムイオン電池製造の根本原因解析
- Authors: Michael Kirchhof and Klaus Haas and Thomas Kornas and Sebastian Thiede
and Mario Hirz and Christoph Herrmann
- Abstract要約: 生産増進における専門家の知識獲得を含む,新たな手法が提示される。
専門家が提供するパラメータ間の不整合を検出し、解決する特別なアルゴリズムが提示される。
大規模でクロスプロセスなベイズ故障ネットワークを構築することで,本手法の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The production of lithium-ion battery cells is characterized by a high degree
of complexity due to numerous cause-effect relationships between process
characteristics. Knowledge about the multi-stage production is spread among
several experts, rendering tasks as failure analysis challenging. In this
paper, a new method is presented that includes expert knowledge acquisition in
production ramp-up by combining Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) with a
Bayesian Network. Special algorithms are presented that help detect and resolve
inconsistencies between the expert-provided parameters which are bound to occur
when collecting knowledge from several process experts. We show the
effectiveness of this holistic method by building up a large scale,
cross-process Bayesian Failure Network in lithium-ion battery production and
its application for root cause analysis.
- Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池の製造は, プロセス特性の因果関係が多々あるため, 複雑度が高いことが特徴である。
マルチステージ生産に関する知識は、いくつかの専門家の間で広まり、タスクを障害分析の課題としてレンダリングする。
本稿では,フェールモードとエフェクト分析(FMEA)をベイズネットワークと組み合わせることで,生産ラインアップにおける専門家の知識獲得を含む新しい手法を提案する。
いくつかのプロセスエキスパートから知識を集める際に発生する、専門家が提供するパラメータ間の矛盾を検出し解決する特別なアルゴリズムが提示されている。
リチウムイオン電池製造における大規模, クロスプロセスベイズ障害ネットワークの構築と根源解析への応用により, この総括的手法の有効性を示す。
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