論文の概要: A Novel Black Box Process Quality Optimization Approach based on Hit Rate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.20003v1
• Date: Wed, 31 May 2023 16:24:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 15:24:16.154451
• Title: A Novel Black Box Process Quality Optimization Approach based on Hit Rate
• Title（参考訳）: ヒット率に基づく新しいブラックボックスプロセス品質最適化手法
• Authors: Yang Yang, Jian Wu, Xiangman Song, Derun Wu, Lijie Su, Lixin Tang
• Abstract要約: ヒットデータセットは、製品のプロセス品質を予測する上で重要なパフォーマンス指標である。 本稿では,因子的隠れモデルと弾性的準駆動最適化を組み合わせた準駆動手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.913584661008922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hit rate is a key performance metric in predicting process product quality in integrated industrial processes. It represents the percentage of products accepted by downstream processes within a controlled range of quality. However, optimizing hit rate is a non-convex and challenging problem. To address this issue, we propose a data-driven quasi-convex approach that combines factorial hidden Markov models, multitask elastic net, and quasi-convex optimization. Our approach converts the original non-convex problem into a set of convex feasible problems, achieving an optimal hit rate. We verify the convex optimization property and quasi-convex frontier through Monte Carlo simulations and real-world experiments in steel production. Results demonstrate that our approach outperforms classical models, improving hit rates by at least 41.11% and 31.01% on two real datasets. Furthermore, the quasi-convex frontier provides a reference explanation and visualization for the deterioration of solutions obtained by conventional models.
• Abstract（参考訳）: ヒットレートは、統合産業プロセスにおけるプロセス製品の品質を予測する重要なパフォーマンス指標である。 下流プロセスで受け入れられる製品の割合を、品質管理の範囲内で表します。 しかし、ヒット率の最適化は非凸で難しい問題である。 この問題に対処するために,因子付き隠れマルコフモデル,マルチタスク弾性ネット,準凸最適化を組み合わせたデータ駆動型準凸法を提案する。 提案手法は,元の非凸問題から凸可能問題の一組に変換し,最適ヒット率を実現する。 モンテカルロシミュレーションと実世界実験により, 対流最適化特性と準凸フロンティアの検証を行った。 その結果、我々のアプローチは古典的なモデルよりも優れており、2つの実際のデータセットで少なくとも41.11%と31.01%のヒット率を改善している。 さらに、準凸フロンティアは、従来のモデルで得られた解の劣化に関する参照説明と可視化を提供する。

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