MT法ソフトウェア『Signal Catcher』

Signal Catcher特徴

MT法 ONNG判定

MT法を使用したデータ分析ソフトウェア


品質工学におけるMT法の計算を行うことができます。
MT法を活用することで、「不良品の判別」や「不良品の原因診断」が行えます。
MT法は予測やパターン認識に用いられます。日本の工学者田口玄一氏に
提唱され、「マハラノビス・タグチメソッド」「MT法」と呼ばれています。

MT法で学習させるのは正常データのみなので、深層学習のように
異常データも含めた膨大なデータを学習させる必要はありません。
そのため、計算負荷が軽く、計算処理時間も短いという特徴があります。

MT法 MD値

MT法とは?


目的に対して均質なデータを単位空間として定義し、単位空間の中心から
未知データの距離をマハラノビスの距離(MD値)として求める方法です。
均質なデータ(緑プロット)を単位空間として利用します。
未知データ(赤プロット)が単位空間からどの程度離れているかの
度合いによって定量的に均質データとの差異を求めます。
右図は変位が2つのイメージですが、多項目の場合は、
項目間ごとにMD値を求め、平均値を算出することで、
多項目においての単位空間からの離れ度合いを評価します。

MT法 波形データ

標本線を用いて波形データのMT法分析


MT法は多項目の計算ができますが、振動や温度、圧力などの
時系列で変化する波形データをそのまま計算することができません。
標本線を用いることで、時系列に変化する波形データを、
変化量と存在量に変換することができます。
標本線は時系列に変化するデータ(黒線)に横線として配置し、
交点の数を変化量、交点から交点までの距離を存在量として、
グラフ全体を数値表す方法です。標本線の上下配置や本数によって
単位空間が形成されるため、標本線の上下への配置や本数を適切に
配置することが求められます。Signal Catcherでは標本線から、存在量と
特徴量をより正確に抽出する内部アルゴリズムを搭載しています。

MT法 自動 GA法

波形異常の特徴を自動抽出


波形データをMT法で分析するために、標本線を使用し波形特徴の抽出を
行いますが、標本線の位置検討は試行錯誤が伴い、時間がかかります。

遺伝的アルゴリズム(GA法)を活用した、標本線自動設定機能を使用する
ことで、数分で最適化された標本線の位置検討が可能になります。
波形処理の知識がない方でも、簡単に標本線の位置を設定できます。


MT法 自動

GA法を用いて最適化された標本線位置で単位空間を作成すると、
標本線を均等配置した単位空間と比較し、NGデータのMD値が
より高くなっていることが左図より分かります。

最適化によいり信号データ(水色)のMD値がNGデータのMD値よりも
明らかに低くなり、正しく判別できていることが確認できます。

データを選択し、計算開始ボタンを押すだけで、
誰でも簡単に、短時間で有効な単位空間を作成できます。

Signal Catcher活用例

切削加工 ツール消耗

加工時のツール・金型の摩耗具合を捉え、
工具を適切に使い切り、不良削減に貢献します

良否判定 MT法

良品・不良品の加工時波形特徴を捉え、
不良品判別を行えます。

設備診断 MT法

設備異常の傾向を未然に捉え、
健全性診断・予防保全が行えます。

Signal Catcher機能

MT法 ONNG判定

判別基準が分かる機械学習MT法
MD値の寄与度の確認で、不良品判別や
不良品の原因診断が行なえます。

T法 MT法

T法、非線形T法
品質に影響を及ぼしている項目・寄与度の確認、
寄与度から結果の推定値を求めることができます。

MT法 波形データ

波形特徴抽出
標本線を手動操作で配置し、波形特徴抽出。
波形データをMT法分析できる形に変換します。

MT法 自動 GA法

波形以上の特徴を自動抽出

波形データをMT法で分析するために、
標本線を使用し波形特徴の抽出を行いますが、
標本線の位置検討は試行錯誤が伴い、
時間が非常にかかる作業です。

遺伝的アルゴリズム(GA法)を活用した、
標本線自動設定機能を使用することで、
数分で最適化された標本線の位置検討が可能に
なります。波形処理の知識がなくても簡単に
標本線の位置を設定することができます。

関連資料

田中精密工業 T-IReC
Webサイト

AIやIoT技術、FA機器を用いて工場の自動化を推進する専門チーム。
2017年に自社工場を改装し、先端技術検証を専門とした施設を作り、
将来の工場効率化・省人化を実現するため独自で研究を始めました。

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