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Procedia CIRP v.72, 2018년, pp.1057 - 1062  

Root cause analysis of failures and quality deviations in manufacturing using machine learning

Lokrantz, Anna (Systems and Data Analysis, Fraunhofer-Chalmers Research Centre for Industrial Mathematics, Chalmers Science Park, SE-412 88, Gothenburg, Sweden ) ; Gustavsson, Emil (Systems and Data Analysis, Fraunhofer-Chalmers Research Centre for Industrial Mathematics, Chalmers Science Park, SE-412 88, Gothenburg, Sweden ) ; Jirstrand, Mats (Systems and Data Analysis, Fraunhofer-Chalmers Research Centre for Industrial Mathematics, Chalmers Science Park, SE-412 88, Gothenburg, Sweden ) ;
  • 초록  

    Abstract Today root causes of failures and quality deviations in manufacturing are usually identified using existing on-site expert knowledge about causal relationships between process steps and the nature of failures and deviations. Automatization of identification and back tracking of root causes for said failures and deviations would benefit companies both in that knowledge can be transferred between factories and that knowledge will be preserved for future use. We propose a machine learning framework using Bayesian networks to model the causal relationships between manufacturing stages using expert knowledge, and demonstrate the usefulness of the framework on two simulated manufacturing processes.


  • 주제어

    Root cause analysis .   machine learning .   probabilistic graphical models .   Bayesian networks.  

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