Functional Data Explorerを活用したトレースデータ解析(2021-JP-30MP-988)ジュヨンハン、ソンムン大学
現在、製造業ではスマートファクトリーの様々な構成要素を活発に適用している。 このような流れで様々なプロセスデータをビッグデータ分析モデルに適用した優れた殺害事例が多数発表されている。 しかし、ビッグデータ分析モデルは、膨大な量のリソース割り当てと比較的長い学習時間や専門家の微調整などの制約条件のため、大衆化に苦しんでいる。 この研究では、さまざまなプロセスや機器のトレースデータを分析できるFunctional Data Explorerを提案します。 この手法は、収集されるデータを基底関数に基づいてモデル化することができ、結果として関数値を返します。 半導体チャンバセンサに基づいて分析を行い、平均、偏差などの基礎統計量に基づく異常検出にさらに優れた効果があることを確認した。 本研究の分析技術により、リアルタイムデータ分析の利便性が向上すると期待される。
BreakoutData ExplorationPredictive Modeling
