레벨: 중급
텍스트 마이닝 방법은 품질 경향 분석과 보수 기록을 텍스트 마이닝하여 보수를 최적화한 보고 등 학부에서도 주목해야 할 활용 사례가 있다. 본 보고에서는 생산 실적 데이터를 텍스트 마이닝함으로써 품질과 생산성의 문제점을 발휘하여 원인 규명한 사례를 소개한다.
생산 실적 데이터에는 기계나 오퍼레이터의 번호, 가조건, 재료 조건, 특기항 등 수치의 변수가 포함되어 있다. 특기사항은 불규칙 이벤트가 일어났을 때에 오퍼레이터가 메뉴얼 입력한 텍스트 데이터로, 내용에는 이상 사건과는 무관한 단어 등이 포함되어 있으므로 그것을 스톱워드에 등록해 해석 대상에서 제외하고, 다음에 「미스, 실수, 실수」등의 동의어를 재코딩으로 한 단어로 치환 이러한 전처리를 거쳐 빈도가 많은 이상어의 출현 유무를 열에 보존하고, 그 유무를 생산 조건과 2변량의 관계로 분석함으로써 기계, 오퍼레이터, 가 조건, 재료 조건 등 이상과의 상관이 밝혀져, 이상 발발 원인을 규명할 수 있었다.
