Livello: intermedio
【Presentatore】
Akira Hososhima, rappresentante di Tobayashi Consulting
[Riepilogo della presentazione]
Esistono casi d'uso degni di nota dei metodi di text mining nel campo dell'ingegneria, come l'analisi delle tendenze della qualità e i report che ottimizzano la manutenzione mediante i record di manutenzione del text mining. Questo rapporto introduce un caso di studio in cui sono stati scoperti problemi di qualità e produttività e la causa è stata indagata attraverso il text mining dei dati sulle prestazioni di produzione.
I dati sulle prestazioni di produzione includono decine di variabili come numeri di macchine e operatori, condizioni di lavorazione, condizioni dei materiali e note speciali. Le note speciali sono dati di testo inseriti manualmente dall'operatore quando si è verificato un evento anomalo e il contenuto include parole estranee all'evento anomalo, quindi vengono registrate come parole di stop ed escluse dall'analisi. Quindi, sinonimi come "errore, errore" , errore” vengono sostituiti con una singola parola mediante ricodificazione. Attraverso questa preelaborazione, la presenza o l'assenza di parole anomale ricorrenti viene memorizzata in una colonna e la presenza o assenza viene analizzata in relazione alle condizioni di produzione e a due variabili per identificare anomalie quali macchina, operatore, condizioni di lavorazione, condizioni del materiale, ecc. È stata rivelata la correlazione tra le due condizioni e si è potuto indagare la causa dell'anomalia.
