論文の概要: Causally Learning an Optimal Rework Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04223v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 07:58:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 15:36:57.888376
• Title: Causally Learning an Optimal Rework Policy
• Title（参考訳）: 最適リワーク政策の因果学習
• Authors: Oliver Schacht, Sven Klaassen, Philipp Schwarz, Martin Spindler, Daniel Gr\"unbaum, Sebastian Imhof
• Abstract要約: 生産ロットの再作業には、最終製品が要求仕様を満たすように調整された前の生産段階を繰り返すことが含まれる。 光電子半導体製造における色変換過程における再加工工程の条件処理効果を機械学習を用いて推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In manufacturing, rework refers to an optional step of a production process which aims to eliminate errors or remedy products that do not meet the desired quality standards. Reworking a production lot involves repeating a previous production stage with adjustments to ensure that the final product meets the required specifications. While offering the chance to improve the yield and thus increase the revenue of a production lot, a rework step also incurs additional costs. Additionally, the rework of parts that already meet the target specifications may damage them and decrease the yield. In this paper, we apply double/debiased machine learning (DML) to estimate the conditional treatment effect of a rework step during the color conversion process in opto-electronic semiconductor manufacturing on the final product yield. We utilize the implementation DoubleML to develop policies for the rework of components and estimate their value empirically. From our causal machine learning analysis we derive implications for the coating of monochromatic LEDs with conversion layers.
• Abstract（参考訳）: 製造において、リワーク(rework)とは、望ましい品質基準を満たさないエラーや製品の改善を目的とした生産プロセスの任意のステップを指す。 生産ロットの再作業には、最終製品が要求仕様を満たすように調整された前の生産段階を繰り返すことが含まれる。 生産量を改善する機会を提供し、生産ロットの収益を増やす一方で、再作業のステップは追加コストもたらします。 さらに、既に目標仕様を満たしている部品のリワークは、それらを傷つけ、収率を低下させる可能性がある。 本稿では,光電子半導体製造における色変換過程におけるリワークステップの条件処理効果を最終生成物収率で推定するために,dml(double/debiased machine learning)を適用した。 実装のDoubleMLを利用して、コンポーネントのリワークのポリシーを開発し、その価値を経験的に見積もる。 因果機械学習解析から、単色LEDを変換層でコーティングすることの意味を導出した。

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