博碩士論文 107522007 詳細資訊




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姓名 陳奕廷(Alvin Chen)  查詢紙本館藏   畢業系所 資訊工程學系
論文名稱 一種結合循序向後選擇法與回歸樹分析的瑕疵肇因關鍵因子擷取方法與系統-以紡織製程為例
(A Method and System for Extracting Key Factors Causing Defects Using Combining Sequential Backward Selection Method and Regression Tree Analysis: Taking Textile Manufacturing Process As an Example)
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摘要(中) 近幾年在紡織業中掀起短鏈革命的熱潮,在成品的交期越來越短的情況下,為了維持競爭優勢,減少紡織製程中產生的瑕疵,是一個勢在必行的問題。然而在紡織製程中會造成多種不同的瑕疵,每種瑕疵造成的原因也不盡相同,所以如何找出關鍵因子,並提出有效的最佳化參數設定,使其降低瑕疵發生的方法必須深入的探討。本研究根據紡織製程的資料集對個別的瑕疵種類使用循序向後選擇法找出影響瑕疵的關鍵因子,接著建立回歸樹模型找出具有較多低瑕疵數的葉節點,分析該節點具備的胚布性質與機台參數建立規則,最後使用統計檢定驗證規則是否有效降低瑕疵數。最後透過實驗發現理論上最多能夠為企業帶來39%的效益。
摘要(英) In recent years, there has been a short-chain revolution in the textile industry. With the delivery time of finished products getting shorter and shorter, in order to maintain a competitive advantage and reduce defects in the textile process, it is an imperative problem. However, a variety of different defects will be caused in the textile manufacturing process, and the cause of each type of defect is not the same. Therefore, how to find out the key features and propose effective optimization parameter settings to reduce the number of defects must be discussed in depth.This research uses the sequential backward selection method to find out the key features affecting the defects based on the data set of the textile process, and then establishes the regression tree model to find the leaf nodes with more low defects, and analyzes the fabric of the node. Establish rules for properties and machine parameters, and finally use statistical verification to verify whether the rules are effective in reducing the number of defects. Finally, through experiments, it is found that theoretically, it can bring 39% benefits to the enterprise at most.
關鍵字(中) ★ 紡織製程
★ 循序向後選擇法
★ 回歸樹分析
★ 最佳化參數
★ 統計檢定
關鍵字(英) ★ Textile process
★ Sequential backward selection
★ Regression tree analysis
★ Optimization parameters
★ Statistical verification
論文目次 中文摘要 i
Abstract ii
目錄 iii
圖目錄 v
表目錄 vii
一、 緒論 1
1.1. 研究背景 1
1.2. 研究目的 2
1.3. 問題定義 2
1.4. 論文架構 3
二、 相關研究 4
2.1. 紡織生產背景 4
2.2. 紡織領域問題相關研究文獻探討 5
2.3. 循序向後選擇法 6
2.4. 回歸樹分析 7
三、 研究方法 9
3.1. 資料收集 9
3.2. 資料前處理 10
資料簡述 10
資料合併 11
資料轉化 13
資料清理 14
3.3. 特徵選取 16
3.4. 建立模型 16
3.5. 解釋模型 17
四、 實驗方法與設計 20
4.1. 實驗設計 20
系統架構 20
實驗數據 20
4.2. 實驗一:製造流程的影響 22
4.3. 實驗二:是否找出關鍵特徵集 24
2017年01月 切割訓練集與測試集的結果 25
2017年07月 切割訓練集與測試集的結果 26
2018年01月 切割訓練集與測試集的結果 27
4.4. 實驗三:是否能夠帶來效益 29
以2017年07月 找出有效規則 30
以2017年07月 驗證效益 34
五、 結論與未來發展 40
5.1. 結論 40
5.2. 未來發展 40
參考文獻 41
附錄 43
附錄一 完整實際工單彙整特徵之表格 43
附錄二 實驗三 2017年01月 切割訓練集與測試集的結果 44
以2017年01月 找出有效規則 44
以2017年01月 驗證效益 47
附錄三 實驗三 2018年01月 切割訓練集與測試集的結果 51
以2018年01月 找出有效規則 51
以2018年01月 驗證效益 55
附錄四 降低各種瑕疵之規則的關鍵特徵集 58
附錄五 GCP開發流程 59
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指導教授 梁德容 張欽圳(Deron Liang Chin-Chun Chang) 審核日期 2020-8-13
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