Fugu-MT 論文翻訳(概要): Industrial Data Science for Batch Manufacturing Processes

論文の概要: Industrial Data Science for Batch Manufacturing Processes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09660v1
Date: Tue, 20 Sep 2022 11:59:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-21 19:51:24.347811
Title: Industrial Data Science for Batch Manufacturing Processes
Title（参考訳）: バッチ製造プロセスのための産業データ科学
Authors: Imanol Arzac-Garmendia, Mattia Vallerio, Carlos Perez-Galvan and Francisco J. Navarro-Brull
Abstract要約: バッチプロセスは、原料の特性から、製造プロセスにおける異なるイベントの間に変化する初期および進化の条件に至るまで、いくつかのバリエーションの源を示す。我々は、機械学習を使用して、プロセスエンジニアの関連する情報を維持しながら、この明らかに過剰なデータを減らす方法について、工業的な例を示します。
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: Batch processes show several sources of variability, from raw materials' properties to initial and evolving conditions that change during the different events in the manufacturing process. In this chapter, we will illustrate with an industrial example how to use machine learning to reduce this apparent excess of data while maintaining the relevant information for process engineers. Two common use cases will be presented: 1) AutoML analysis to quickly find correlations in batch process data, and 2) trajectory analysis to monitor and identify anomalous batches leading to process control improvements.
Abstract（参考訳）: バッチプロセスは、原料の特性から、製造プロセスにおける異なるイベントの間に変化する初期および進化の条件まで、いくつかの変動の源を示す。この章では、この明らかに過剰なデータを減らすために、マシンラーニングを使用して、プロセスエンジニアの関連する情報を維持しながら、産業的な例を示します。一般的なユースケースは2つある。 1)バッチプロセスデータに相関関係を素早く発見するためのオートML分析 2)プロセス制御の改善につながる異常バッチの監視と識別のための軌道解析。

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