論文の概要: Probabilistic Models for Manufacturing Lead Times
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13792v1
- Date: Thu, 28 Apr 2022 21:51:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-03 06:45:35.302930
- Title: Probabilistic Models for Manufacturing Lead Times
- Title(参考訳): 鉛製造における確率モデル
- Authors: Recep Yusuf Bekci, Yacine Mahdid, Jinling Xing, Nikita Letov, Ying
Zhang, Zahid Pasha
- Abstract要約: ドメインに確率的モデリングを導入し、異なる能力の観点からモデルを比較する。
以上の結果から,すべてのモデルが,ドメインエクスペリエンスを使用し,経験周波数と良好な校正を行う企業評価ベンチマークに勝っていることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.990160370038151
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this study, we utilize Gaussian processes, probabilistic neural network,
natural gradient boosting, and quantile regression augmented gradient boosting
to model lead times of laser manufacturing processes. We introduce
probabilistic modelling in the domain and compare the models in terms of
different abilities. While providing a comparison between the models in
real-life data, our work has many use cases and substantial business value. Our
results indicate that all of the models beat the company estimation benchmark
that uses domain experience and have good calibration with the empirical
frequencies.
- Abstract(参考訳): 本研究では, ガウス過程, 確率的ニューラルネットワーク, 自然勾配ブースティング, 量子性回帰拡張勾配ブースティングを用いて, レーザ製造プロセスのリードタイムをモデル化する。
確率的モデリングをドメインに導入し、異なる能力の観点でモデルを比較する。
実生活データにおけるモデルの比較を提供する一方で、我々の作業には多くのユースケースと実質的なビジネス価値があります。
その結果,全てのモデルが,ドメインエクスペリエンスを使用し,経験周波数と良好な校正を行う企業評価ベンチマークに勝っていることがわかった。
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