コーティングフィルム気泡分析・自律制御の適用事例 – IntLearn ML

粘着コーティングフィルムラインの気泡を乾燥温度・コーティングギャップと合わせて分析して原因を探し、トランスフォーマーベースのモデルで次の設定値を予測する自律制御へ広げていきます。

紙類・粘着製品の製造工程にIntLearn MLを適用した事例です。粘着コーティング（貼り合わせ）ラインの気泡が乾燥温度・コーティングギャップとどうつながるかを、ラインのデータで調べます。 気泡マップの気泡を種類ごとに分け、温度・ギャップとの相関を時間の遅れまで含めて調べます。同じ方向に動く傾向から生じる見かけの相関は除きます。 トランスフォーマーベースのモデルで次の設定値を予測する自律制御を実装中です。現在は分析結果をもとに人が設定値を変更します。 フィルムラインの気泡と自律制御は、ナ代表の不良相談所 EP.05で取り上げました。