Q&A
そもそも、考慮している条件が不良品を発生させる要因なんですか？
機械学習について
製造業の歩留まり向上を目標に、どの工程の影響が大きそうかを調べたいです。
各工程の条件(○時○分の○工程の温度は60℃など)とその条件の時、不良品がいくつあるというデータを持っているのですが、どのような手法が適していますかね？
個人的に考えてみたのは、各工程の条件をパラメータとして、重回帰分析による回帰係数で影響度を調べてみる。
この場合だと、パラメータの数値の大きさで影響とか出て、単純に係数で比較できないのではと思うのですがどうでしょうか？
例えば、温度が1500℃の工程と50℃の工程があったら、単純に回帰係数で比較ってできるのかってことです。
突っかかりで困っているので助言をいただけたら助かります
それは分からないです。
全工程のデータがあって、どの工程が不良品に影響与えてそうか分かればいいねって感じです。
初心者ゆえ何か助言をいただけたら助かります。
わからないと言う段階であれば、いきなり細かいところから始めるのではなく、大まかなところから始め、当たりをつけていく方が良いかと思います。
細かいところをやると、負担も高いですし、外れた場合のペナルティーが高くなってしまいます。また工程に人間が関与しなければ良いですが、人間が関与しただけで複雑になります。
ありがとうございます。
関係ありそうな工程を予想して絞るって感じですよね。とても参考になります。
また、重回帰分析で係数を見るのって意味ありますでしょうか？
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