製造機器の消費電力パターンからの作業項目推定
1) 工学院大学 大学院 工学研究科 情報学専攻
2) 工学院大学 情報学部
| Abstract | 本稿では製造業における生産効率の向上を目的に製造機器の消費電力パターンから作業項目を推定する方法を提案する．本研究は実際の製造機の電力消費データを入力として，作業における無駄な電力や無駄な業務の削減を目的としている．本提案による手法では，手順1として，“複数の作業が混在している時系列データ”である電力波形を変化点毎に抽出し，異なる作業を判別する．手順2にて，抽出した電力波形から作業項目を認識する．実際の製造機器電力波形を用いて評価したところ，主要な作業項目を推定できることを確認できた． |
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| In this paper, we propose a method to recognize operation contents from power consumption pattern of manufacturing equipment for the purpose of improving productivity in manufacturing industry. The main purpose of our research is to reduce unnecessary power and operations in the manufacturing process by using the actual power consumption data of the machines. The proposing method consists of following two stages. (1) Extract each operation period from the series of waveform of power consumption mixed multiple working operations, (2) Recognize operation content from the extracted waveform. As a result of evaluation using the actual manufacturing equipment power waveform, it was confirmed that the operation contents can be extracted automatically. | |
| Keywords | ビッグデータ，IoT，生産性向上 |
| Big Data，IoT，Productivity improvement |
