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データマイニングを活用したモノづくりの意思決定支援

机译:使用数据挖掘支持制造决策

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摘要

近年のCAD (Computer Aided Design)/CAM (Computer Aided Manufacturing)システムの発達によ り,非熟練の技能者であっても,工作機械加工において必 須なNC (Numerical Control)プログラムの構築が容易と なってきた.しかしながら,工程設計を考慮した使用工具 の設定や,切削条件の決定には,熟練技能者の暗黙知に頼 っているのが現状である.特に中小企業の多い日本におい て.多品種少量生産が主流の現場では,熟練者の暗黙知を 体系化することが困難であるため.非熟練技能者の習熟過 程を円滑化し,多様な条件決定を支援するシステムの構築 が必要となる.実験計画法や機械学習を応用した,最適な 切削条件決定プロセスに関係する研究は多々見られるが, すべての切削工具や被削材に対して,柔軟に適用可能な切 削条件決定システムを提案する研究は少ないようである. 一方で,近年の製造業において,モノのインターネット IoT (Internet of Things)技術を製造現場に実装していく ことが当たり前となりつつある.IoT技術において,現場 で取得したビッグデータを一元管理し,それらのデータか ら傾向を抽出する目的として,データマイニングの技術が 注目されている.そこで本稿では,数あるデータマイニン グ手法の中で,代表的な手法の特徴や製造業分野への適用 方法を解説するとともに.具体的な適用例として,工具カ タログデータに対してデータマイニング手法を適用した意思決定支援システム(カタログマイニングシステム)の 紹介を行う.
机译:随着CAD(计算机辅助设计)/ CAM(计算机辅助制造)系统的最新发展,即使是非熟练的技术人员也可以轻松地构建机床加工必不可少的NC(数控)程序。但是,当前的情况是依靠熟练技术人员的默契知识来设置要用于工艺设计并确定切削条件的工具,尤其是在日本有许多中小企业的情况下。在以高混合小批量生产为主流的领域中,很难将熟练工人的隐性知识系统化,因此,有必要构建一个促进非熟练工人学习过程并支持各种条件确定的系统。有许多与最佳切削条件确定过程相关的研究,这些过程采用实验设计方法和机器学习,但是切削条件确定系统可以灵活地应用于所有切削工具和工作材料。另一方面,近年来,在制造业中,在制造领域中实施物联网(IoT)技术正变得司空见惯。为了集中管理采集的大数据并从中提取趋势,数据挖掘技术引起了人们的关注,因此,本文采用了多种数据挖掘方法中的一种代表性方法。除了说明工具的特性及其在制造业中的应用方法外,作为一个具体的应用示例,我们介绍一种决策支持系统(目录挖掘系统),该决策支持系统将数据挖掘方法应用于工具目录数据。

著录项

  • 来源
    《精密工学会誌》 |2017年第11期|1014-1017|共4页
  • 作者

    児玉紘幸;

  • 作者单位

    岡山大学;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 jpn
  • 中图分类
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