機械学習とモンテカルロシミュレーションを用いたバッチ計量手法（2026-US-30MP-2982）バッチ計量は、製品の製造、研究開発、および取り扱いにおいて一般的な手法です。個々の部品を数えるのは時間と労力がかかる非効率的な作業であり、バッチ計量によって時間とコストを節約できます。バッチ計量の主な欠点は、公差やノイズの蓄積により、推定数量に誤差が生じる可能性があることです。
本プレゼンテーションで紹介する手法は、モンテカルロシミュレーションと線形判別分析（教師あり機械学習モデリング手法）を用いてリスクを定量化することで、このリスクに直接対処し、軽減することを目的としています。最終的なモデルは、各バッチの重みに基づいて、各バッチに関連する特定のリスクをユーザーに通知し、誤分類の可能性を低減するために使用できます。また、本プレゼンテーションでは、手法の適用に関するガイドラインと、適用中に発生する可能性のある特定の問題に対する対処法についても説明し、事例研究を用いて手法の利点を具体的に示します。
予測モデリングと機械学習信頼性分析
