論文の概要: Machine Learning based Indicators to Enhance Process Monitoring by Pattern Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13058v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 10:13:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 13:46:03.321747
• Title: Machine Learning based Indicators to Enhance Process Monitoring by Pattern Recognition
• Title（参考訳）: パターン認識によるプロセス監視を支援する機械学習に基づく指標
• Authors: Stefan Schrunner, Michael Scheiber, Anna Jenul, Anja Zernig, Andre K\"astner, Roman Kern
• Abstract要約: パターンタイプと強度を組み合わせた機械学習に基づく指標のための新しいフレームワークを提案する。 半導体産業のケーススタディでは,従来のプロセス制御を越え,高品質な実験結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4893345190925177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In industrial manufacturing, modern high-tech equipment delivers an increasing volume of data, which exceeds the capacities of human observers. Complex data formats like images make the detection of critical events difficult and require pattern recognition, which is beyond the scope of state-of-the-art process monitoring systems. Approaches that bridge the gap between conventional statistical tools and novel machine learning (ML) algorithms are required, but insufficiently studied. We propose a novel framework for ML based indicators combining both concepts by two components: pattern type and intensity. Conventional tools implement the intensity component, while the pattern type accounts for error modes and tailors the indicator to the production environment. In a case-study from semiconductor industry, our framework goes beyond conventional process control and achieves high quality experimental results. Thus, the suggested concept contributes to the integration of ML in real-world process monitoring problems and paves the way to automated decision support in manufacturing.
• Abstract（参考訳）: 工業生産において、現代のハイテク機器は、人間の観測能力を超える量のデータを提供する。 画像のような複雑なデータフォーマットは、重要なイベントの検出を難しくし、最先端のプロセス監視システムの範囲を超えているパターン認識を必要とする。 従来の統計ツールと新しい機械学習(ML)アルゴリズムのギャップを埋めるアプローチが必要であるが、十分に研究されていない。 パターンタイプと強度という2つの概念を組み合わせたMLベースの指標のための新しいフレームワークを提案する。 従来のツールはインテンシティコンポーネントを実装し、パターンタイプはエラーモードを管理し、プロダクション環境へのインジケータを調整します。 半導体産業のケーススタディでは,従来のプロセス制御を越え,高品質な実験結果を得る。 したがって、提案する概念は、実世界のプロセス監視問題におけるMLの統合に寄与し、製造における自動意思決定支援の道を開く。

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