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오늘날 제조에서의 실패와 품질 편차의 근본 원인은 일반적으로 프로세스 단계와 실패 및 편차의 본질 간의 인과 관계에 대한 기존의 현장 전문가 지식을 사용하여 식별됩니다. 이러한 실패와 편차의 근본 원인을 식별하고 역추적하는 자동화는 공장 간에 지식을 전달하고 미래에 사용할 지식을 보존하는 데 있어 기업에 도움이 될 것입니다. 우리는 전문가 지식을 사용하여 제조 단계 간의 인과 관계를 모델링하기 위해 베이지안 네트워크를 사용하는 기계 학습 프레임워크를 제안하고, 두 개의 시뮬레이션된 제조 프로세스에서 프레임워크의 유용성을 입증합니다.
Lokrantz et al. (Mon,) 이 질문을 연구했습니다.
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