故障予測および作業予測によるカスタマエンジニア向けEPSSの実現可能性の検証

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-11-25
• タイトル: 故障予測および作業予測によるカスタマエンジニア向けEPSSの実現可能性の検証
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Validate Feasibility of EPSS for Customer Engineers through Failure Prediction and Work Prediction
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: CE学生セッション(1)
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 公立諏訪東京理科大学
• 著者所属: 公立諏訪東京理科大学
• 著者所属: 公立諏訪東京理科大学
• 著者所属: 公立諏訪東京理科大学
• 著者所属: 公立諏訪東京理科大学
• 著者所属: 公立諏訪東京理科大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Suwa University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Suwa University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Suwa University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Suwa University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Suwa University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Suwa University of Science
• 著者名: 中村, 伊吹; 左座, 祐之助; 増田, 武史; 尾崎, 剛; 広瀬, 啓雄; 三代沢, 正
• 著者名(英): Ibuki, Nakamura; Yuunosuke, Zouza; Takeshi, Masuda; Takeshi, Ozaki; Hiroo, Hirose; Tadashi, Miyosawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究の目的は，保守業務における長期ダウンタイムと技術伝承コストを削減する EPSS の実現可能性の検証として，中核となる部品交換予測モデルと作業内容予測モデルの構築を行う．部品交換予測モデルでは機器の使用履歴からインクヘッド交換を予測し，交換日の 30 日以内に 6 件中 3 件を検出した．作業内容予測モデルでは問題発生時の現象記録からヘッド交換を予測し 83.3％ の正解率であった．それぞれの課題としてはヘッド交換の検出期間が一定でなく不要な部品交換に繋がる恐れがあることや，ヘッド交換以外の作業を予測出来ていないことである．今後は上記の課題を踏まえ EPSS の構築と評価に向けて取り組んでいく．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The purpose of this study is to construct a core parts replacement prediction model and a work content prediction model as a feasibility study of an EPSS that reduces long-term downtime and technology transfer costs in maintenance operations. The parts replacement prediction model predicts ink head replacement based on equipment usage history and detects 3 out of 6 cases within 30 days of the replacement date. The work content prediction model predicted head replacement based on records of the phenomenon at the time the problem occurred, with a correct answer rate of 83.3%. The issues with each of these models are that the head replacement detection period is not constant, which may lead to unnecessary parts replacement, and the model is not able to predict tasks other than head replacement. We will continue to work toward the construction and evaluation of an EPSS based on the above issues.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10096193
• 書誌情報: 研究報告コンピュータと教育（CE）; 巻 2023-CE-172, 号 8, p. 1-8, 発行日 2023-11-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8930
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会