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東芝、不良原因解析AIを開発‐解析結果の精査時間を1日に短縮

東芝と統計数理研究所は12月10日、半導体工場などの製造現場における不良原因解析AIにおいて、従来数日かかっていた解析結果の精査時間を1日に短縮できるAI「Transfer Least absolute shrinkage and selection operator(Transfer Lasso)」を共同開発したと発表した。

東芝、生活習慣病発症リスクを低減するソリューションを提案するAIを開発

Transfer Lassoは、現場技術者が過去に精査した製造プロセスの知識や物理的な法則といった知見を反映することで、過去に実施したことがある解析結果の精査のやり直しが不要になる。

また、前回の原因解析結果をもとに、取得した監視データの傾向の変化を検知し、変化(差分)があるときのみ、新たな原因や解消された原因を提示することが可能で、差分のみに着目することで、データにおけるノイズなどの影響を受けにくくなり、膨大なデータの中から本質的な原因を提示することができる。

両者によると、一般的に品質低下の原因と推定される項目は、1つの製造装置あたり10程度に絞り込む必要があるというが、Transfer Lassoにより、従来、絞り込みに数日かかっていた現場技術者の精査時間を1日以内に削減することが可能だという。

東芝は、2020年度末までに、パワー半導体工場においてTransfer Lassoを適用する予定。また、2021年度末をめどに、化学プラント等を対象としたプラント監視制御システムへの搭載を目指す方針だ。



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