SUMMARY AI summary by gpt-5-mini
本プロジェクトは、製造現場の不良(スクラップ)予測と工程改善を目的としたエンドツーエンドのAIワークフロー実装例です。主な利用者は品質エンジニア、工程改善担当、製造データサイエンティストで、機械ごとのリスク把握や工程要因の特定、運用上のしきい値判断を支援します。 主な機能: - 製造データを模した合成データセット(機械M2高リスク、温度>190°C、サイクルタイム>50s、夜勤や振動がリスク等を反映) - Random Forestを中心としたスクラップ予測モデル(Logistic Regression、Gradient Boostingとの比較含む) - 静的HTML/CSS/JSによるKPIダッシュボード(機械別分析、シフト比較、特徴量重要度など) - 分類しきい値の調整(リコール重視の早期警報設定)とコストベースの最適化 - モデル結果・特徴量の出力、エンジニア向け推奨事項、自動生成Markdownレポート、予測スクリプトサンプル 実例では精度は高い一方でスクラップの不均衡によりF1やリコールに課題があり、しきい値調整やコスト評価で運用上のトレードオフを検討しています。
Language breakdown (by bytes)
Owner
Dates
| Created on GitHub | 2026-05-09 |
| Last push | 2026-05-09 |
| First seen here | 2026-05-09 |
| Last fetched | 2026-05-09 18:16 |
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