基于文本挖掘的高混合小批量生产线质量问题调查方法_Akira Hososhima (2021-JA-25MP-03)级别：中级
【主持人】
东林咨询公司代表细岛明
【公告摘要】
文本挖掘方法有一些即使是本科生也应该注意的使用示例，例如质量趋势分析和维护记录文本挖掘报告以优化维护。在本报告中，我们将介绍一个通过文本挖掘生产记录数据并调查原因来发现质量和生产力问题的示例。
生产性能数据包括几个变量，例如机器和操作员编号、添加条件、材料条件和特殊说明。特别说明是操作人员在异常事件发生时手动输入的文本数据，由于内容中包含与异常事件无关的词，将其注册为停用词并排除在分析目标之外，然后替换“错误、错误，错误”一个词通过重新编码。通过这样的预处理，将频繁出现的异常词的有无存入一列，通过生产条件与二元变量的关系分析有无异常，明确其相关性，找出异常原因。调查。
爆发数据探索一经请求质量和可靠性
