基於機器學習和蒙特卡羅模擬的批量稱重方法（2026-US-30MP-2982）批量稱重是產品製造、研發和處理的常見做法。逐一計數零件既耗時又低效，而批量稱重則可以節省時間和成本。批量稱重的主要缺點是由於公差和雜訊疊加，可能導致估計數量出現誤差。
本報告重點介紹的方法旨在透過蒙特卡羅模擬和線性判別分析（一種監督式機器學習建模方法）量化風險，從而直接應對並降低風險。最終模型可根據權重告知使用者每個批次的特定風險，並降低誤分類的可能性。報告還討論了該方法的應用指南以及在應用過程中可能出現的問題的補救措施，並透過案例研究來說明該方法的優勢。
預測建模和機器學習可靠度分析
