レベル：中級
【発表者】
細島 章, 東林コンサルティング 代表
【発表概要】
テキストマイニング⼿法は、品質傾向の分析や保守記録をテキストマイニングして保守を最適化した報告など、⼯学部⾨においても注⽬すべき活⽤事例がある。本報告では⽣産実績データをテキストマイニングすることで品質や⽣産性の問題点を発⾒して原因究明した事例を紹介する。
⽣産実績データには機械やオペレータの番号、加⼯条件、材料条件、特記事項など数⼗の変数が含まれている。特記事項はイレギュラー事象が起きたときにオペレータがマニュアル⼊⼒したテキストデータで、内容には異常事象とは無関係の語などが含まれているのでそれをストップワードに登録して解析対象から除外し、次に「ミス、間違い、間違え」などの同義語を再コード化で⼀つの語に置き換える。こうした前処理を経て、頻度の多い異常語の出現の有無を列に保存し、その有無を⽣産条件と２変量の関係で分析することにより、機械、オペレータ、加⼯条件、材料条件など異常との相関が明らかになり、異常の発⽣原因を究明することができた。